实际测试中,支持的模型限于4类物件。 适用于增强现实(AR),虚拟现实(VR),物体识别等应用。 ·solutions.pose: 用于人体姿态估计,可以检测33个身体关键点。适用于运动捕捉、健身应用、动作分析等。 能够实时提供人体的骨架信息,有助于姿态校正和健康监测等应用。 ·solutions.selfie_segmentation: 提供自拍图像的前景背...
MediaPipe的全身姿势识别(`mediapipe.solutions.pose`)能够实时估算人体的25个关键点,覆盖头部、躯干、四肢等多个部位。无论是简单的坐立行走,还是复杂的体育动作,此模块都能准确捕捉并追踪人体的姿态变化。在健身APP、舞蹈教学、人机交互、动作分析等领域,全身姿势识别为用户提供实时反馈,提升体验与效率。 四、物体检测...
在基于标记手套的方案中,底层识别会通过识别手套的颜色来创建3D手掌模型,而利用MediaPipe的Hands、Pose和Face Mesh三个功能,无需手套也能识别面部、手势和姿态。 在训练算法过程中,SignAll在多个不同的位置分别放置摄像头和深度传感器,并将采集到的数据过滤,在MediaPipe算法识别到的关键点基础上适配原本手套方案中使用的...
全身姿势识别（mediapipe.solutions.pose）实时估算人体的25个关键点，涵盖头部、躯干、四肢等多个部位，适用于健身APP、舞蹈教学、人机交互和动作分析等领域，为用户提供实时反馈，提升体验与效率。MediaPipe具备物体检测能力，集成内置或自定义的物体检测模型，识别和定位图像或视频中的特定对象。在智能家居、智...
全身姿势识别MediaPipe的全身姿势识别（`mediapipe.solutions.pose`）实时估算人体25个关键点，覆盖头部、躯干、四肢等多个部位，适用于健身APP、舞蹈教学、人机交互、动作分析等领域，提供实时反馈，提升体验与效率。物体检测MediaPipe不仅能进行人体姿态检测，还具备物体检测能力。通过内置或自定义模型，能识别和...
TensorFlow最近在博客发文表示发布了两款新的软件包:facemesh和handpose,分别用于跟踪面部和手部的关键特征点。这两个软件包是由MediaPipe和谷歌研究部门的TensorFlow.js团队合作完成的。在不久的将来,研发团队将增加对多手跟踪的支持。以下TensorFlow博客完整内容。
SeedUnityVRKit github.com/SeedV/SeedUn OpenLive3D github.com/OpenLive3D/O MocapNET github.com/FORTH-ModelB mediapipe_iClone github.com/delebash/med Full Body Pose Estimation github.com/maceq687/Ful * DigiHuman github.com/Danial-Kord/ Moetion github.com/vignetteapp/ 带* 表示还带了面捕,排...
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16 Commits Assets Packages .gitignore .vsconfig Assembly-CSharp-Editor.csproj Assembly-CSharp.csproj README.md mediapipe_yolo5.py testUnityProject.sln 다인원 포즈 렌더링 프로그램(MultiPerson Pose Rendering Program) 2023 BRIGHT MAKERS EXPO 제15회 캡스톤디자인 ...
SignAll称,其手语识别系统通过多层计算来识别手语,比如:底层识别包括从2D和3D摄像头提取关键的手部、身体和面部数据。在基于标记手套的方案中,底层识别会通过识别手套的颜色来创建3D手掌模型,而利用MediaPipe的Hands、Pose和Face Mesh三个功能,无需手套也能识别面部、手势和姿态。