import mediapipe as mp import time cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW) # 调用电脑摄像头,我这里参数设置成1的时候出现了不兼容的问题,参数为镜头编号 mpHands = mp.solutions.hands # 使用手部模型,参考文末函数(1) hands = mpHands.Hands(max_num_hands=4) # 调用Hands函数,有五个参数可以设置...
MediaPipe 是一款由 Google Research 开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架。它能够完成人脸识别,虹膜检测,体态跟踪等。今天我们介绍一下手部关键点检测,剩下的后续章节讲述,感兴趣的点个关注呦。 2. 显示手部关键点及连线 2.1 相关函数解释 (1)cv2.VideoCapture(0) 获取电脑自带的摄像头,修改参数1代表外接摄像头...
基于手部骨架姿态识别的增强现实交互系统 浅幽丶奈芙莲 Mediapipe+Unity 动作捕捉开发记录 好帆果子 【附源码】Python与AI手势识别案例实战教学!Python+AI人工智能+OpenCV+MediaPipe手部追踪技术全方位解析~ 官方Python教程 实时人体动作捕捉系统,unity+mediapipe+udp,代码已开源 ...
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【python】OpenCV + MediaPipe 手部追踪+ 影像辨识+ 影像处理
MediaPipe 的一些主要应用。 多手追踪 人脸检测 对象检测和跟踪 Objection:3D 对象检测和跟踪 AutoFlip:自动视频裁剪管道等。 手地标模型 MediaPipe 使用单次手掌检测模型,一旦完成,它会对检测到的手部区域中的 21 个 3D 手掌坐标执行精确的关键点定位。
min_tracking_confience 表示最小的追踪可信度,越大手部追踪的越准确,相应的响应时间也就越长。默认值为0.5。 若不填任何参数,那么将会使用默认参数。 import mediapipe as mpimport cv2 # 配置meidapipehand_drawing_utils = mp.solutions.drawing_utils # 绘图工具mp_hands = mp.solutions.hands # 手部识别api...
Mediapipe是google的一个开源项目,支持跨平台的常用ML方案。 二、使用步骤 1.引入库 代码如下: importcv2frommediapipeimportsolutionsimporttime AI代码助手复制代码 2.主代码 代码如下: cap = cv2.VideoCapture(0) mpHands = solutions.hands hands = mpHands.Hands() ...
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 + OpenCV五分钟搞定手势识别 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/...