完成mediapipe手部识别的基本配置后,此时还不能识别出手势,接下来要在while循环中的每一帧图像中,进行手部的识别 process()是手势识别最核心的方法,通过调用这个方法,将窗口对象作为参数,mediapipe就会将手势识别的信息存入到res对象中。 #将BGR转换为RGB img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 识别图像中...
完成mediapipe手部识别的基本配置后,此时还不能识别出手势,接下来要在while循环中的每一帧图像中,进行手部的识别 process()是手势识别最核心的方法,通过调用这个方法,将窗口对象作为参数,mediapipe就会将手势识别的信息存入到res对象中。 #将BGR转换为RGB img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 识别图像中...
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 手势landmark检测 直接运行官方提供的Python演示程序,需要稍微修改一下,因为版本更新了,演示程序有点问题,改完之后执行运行视频测试,完美get到手势landmark关键点: 手势landmark的关键点编号与解释...
pip install mediapipe 手势landmark检测 直接运行官方提供的Python演示程序,需要稍微修改一下,因为版本更新了,演示程序有点问题,改完之后执行运行视频测试,完美get到手势landmark关键点: 手势landmark的关键点编号与解释如下: 修改后的代码如下: importcv2importmediapipeasmp mp_drawing=mp.solutions.drawing_utils mp_ha...
# 使用 mediapipe 来整手势识别 result = mpHandDetesctor.process(imgRGB) # 显示手上21个点的位置和坐标,有x,y,z三个值的信息 # print(result.multi_hand_landmarks) # 显示出结果 if result.multi_hand_landmarks: for one_hand in result.multi_hand_landmarks: # 遍历每一个手的坐标信息 ...
本次实验需要使用OpenCV和mediapipe库进行手势识别,并利用手势距离控制电脑音量。 导入库: cv2:OpenCV库,用于读取摄像头视频流和图像处理。 mediapipe:mediapipe库,用于手部关键点检测和手势识别。 ctypes和comtypes:用于与操作系统的音频接口进行交互。 pycaw:pycaw库,用于控制电脑音量。
「MediaPipe主要应用:」 人脸检测 脸部几何 物体检测 即时物体追踪 我们首先构建一个Hand对象,然后创建hands和mpDraw两个对象,分别用于检测手和绘制手指关键点。 「手地标模型:」 image-20211205182136432 mpHands = mp.solutions.hands hands = mpHands.Hands(args.mode, args.maxHands, args.model_complexity, args...
MediaPipe主要应用: 人脸检测 脸部几何 物体检测 即时物体追踪 我们首先构建一个Hand对象,然后创建hands和mpDraw两个对象,分别用于检测手和绘制手指关键点。 手地标模型: image-20211205182136432 mpHands=mp.solutions.hands hands=mpHands.Hands(args.mode,args.maxHands,args.model_complexity,args.detectionCon,args.tr...
MediaPipe介绍 这个是真的,首先需要从Google在2020年发布的mediapipe开发包说起,这个开发包集成了人脸、眼睛、虹膜、手势、姿态等各种landmark检测与跟踪算法。 代码语言:javascript 复制 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...
图像的输入/输出 从文件中加载图像：如果读入的是一个JPG文件，默认状态下会创建一个3通道图像。如果你...