https://google.github.io/mediapipe/solutions/hands (1) 安装mediapipe,执行pip install mediapipe (2) 下载手势检测与骨架提取模型,地址: https://github.com/google/mediapipe/tree/master/mediapipe/modules/hand_landmark (3) 代码测试(摄像头实时测试): import cv2 import mediapipe as mp from os import li...
参考:https://google.github.io/mediapipe/solutions/hands 函数式 import cv2 import mediapipe as mp import time import os import random def video_ope(file): switch = True cap = cv2.VideoCapture(file) myhands= mp.solutions.hands hands = myhands.Hands() myDraw = mp.solutions.drawing_utils frame...
Mediapipe—实时检测并绘制人体和手部关节点坐标(Web) 在这篇博客中,我们将介绍如何利用网页技术和开源工具MediaPipe来构建一个可以实时追踪手势和体态的网页应用。这种应用广泛应用于增强现实、健康监测、交互设计等领域。本文代码开源于 GithubHandPoseDetectionWeb。让我们开始吧! 追踪手势和追踪身体姿势的模型都是现成的,...
cv2.imwrite('D:/result.png', cv2.flip(image,1)) # Flip the image horizontally for a selfie-view display. cv2.imshow('MediaPipe Hands', cv2.flip(image,1)) ifcv2.waitKey(5) &0xFF==27: break cap.release 手势识别 基于最简单的图象分类,收集了几百张图象,做了一个简单的迁移学习,实现了...
#导入opencv-python的cv2模块importcv2#导入mediapipe模块importmediapipeasmp#获取绘制特征点的工具类mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils#这个应该是设置绘制时的样式的mp_drawing_styles = mp.solutions.drawing_styles#获取手部识别模型的类mp_hands = mp.solutions.hands#创建一个识别模型类的对象供我们使用hands...
GitHub is where people build software. More than 100 million people use GitHub to discover, fork, and contribute to over 420 million projects.
run command: python demo.py [https://github.com/nishanth6474/mediapipe] Error: Traceback (most recent call last): File "F:/Mediapipe/mediapipe-main/demo.py", line 2, in import mediapipe as mp File "D:\Anaconda\envs\mediapipe\lib\site-packages\mediapipe_init_.py", line 16, in from...
https://google.github.io/mediapipe/ 请看下图比较详细 是个不折不扣的现实增强的宝藏工具包,特别实用!支持的平台跟语言也非常的丰富,图示如下: 只说一遍,感觉要逆天了,依赖库只有一个就是opencv,python版本的安装特别简单,直接运行下面的命令行: pip install mediapipe ...
https://google.github.io/mediapipe/ 请看下图比较详细 是个不折不扣的现实增强的宝藏工具包,特别实用!支持的平台跟语言也非常的丰富,图示如下: 只说一遍,感觉要逆天了,依赖库只有一个就是opencv,python版本的安装特别简单,直接运行下面的命令行: pip install mediapipe ...
MediaPipe 为直播和流媒体 提供开源跨平台、可定制的 ML 解决方案。在上述视频中,他演示了如何使用“MediaPipe Hands”跟踪手部和手指的运动。它使用机器学习 (ML) 从单帧中推断出一只手的 21 个 3D 地标。 想法 扩展这项工作,让圆形和矩形“神奇地”出现在屏幕上。准确地说,当双手出现在相机前时,食指尖周围会...