(1)编写代码 import cv2 #导入OpenCv库 import mediapipe as mp #导入Mediapipe库 import time cap = cv2.VideoCapture(0) #0为打开默认摄像头,1为打开你设备列表的第二个摄像头,以此类推; mpHands = mp.solutions.hands #使用Mediapipe库的手部姿势估计模型 hands = mpHands.Hands(static_image_mode=False, ...
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apimy_hands = mp_hands.Hands() # 获取手部识别类# 调用摄像头 0为默认摄像头cap = cv2.VideoCapture(0) # 通过循环将每一帧的图片读出来while True...
Python+AI人工智能+OpenCV+MediaPipe手部追踪技术全方位解析~ 官方Python教程 3241 47 33:06 【Python】30分钟学会OpenCV + MediaPipe实现手部追踪/Mediapipej教学/计算机视觉/AI人工智能 鸿蒙大本营 374 4 03:26 基于OpenCV-Python 和 Mediapipe 的手部识别教程 霜晴_ 749 2 39:04 手势识别 隔空操作 ...
lmList[9][2]:count=1# 手势为5else:count=5 该段代码用于进行手势识别,按照21个关键点的相对位置,判断此时图像的手势情况。 image-20211205182825010 完整代码 本项目可以使用文件输入和摄像头进行输入,下面代码采用的是文件输入,如果需要使用摄像头作为输入源,只需要将cap = cv2.VideoCapture("video/finger3.MP4"...
这不是科幻电影中的场景,而是借助Python、OpenCV和MediaPipe可以轻松实现的手势识别技术!今天,我们就来一起探索这个充满魔力的世界,用代码解锁手势识别的无限可能! **一、为什么选择Python+OpenCV+MediaPipe?** 在构建手势识别系统时,选择Python作为主要编程语言,是因为其语法简洁、易于上手,同时拥有丰富的第三方库支持。
点击安装包,分别安装好Opencv以及mediapipe 到此,安装完毕。 2.手势追踪的最小代码实现 新建Python文件 命名为HandTrakingMin,回车确认。 文件创建好了,我们来逐段编写代码 import cv2 import mediapipe as mp import time import python中的import语句是用来调用模块的,在模块定义好后,我们可以使用import语句来引入模块...
在此我们就简单的介绍了MediaPipe,接下来我们将通过代码来使用python调用MediaPipe实现手势识别。主要从三个方面来写这个脚本:第一个如果识别静态照片的手势;第二个如何识别视频流中的手势;第三个如果实时识别摄像头图像。 2.4 代码实现演示 实现代码前首先进行依赖安装,这里需要安装python-opencv和MediaPipe,可使用以下命令...
「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...
前言 項目效果圖 認識Mediapipe 項目環境 代碼 核心代碼 視頻幀率計算 完整代碼 項目輸出 結語前言本篇文章適合剛入門OpenCV的同學們。文章將介紹如何使用Python利用OpenCV圖像捕捉,配合強大的Mediapipe庫來實現手勢檢測與識別;本系列後續還會繼續更新Mediapipe手勢的各種衍生項目,還請多多關註!項目...
pip install mediapipe # pip install mediapipe --user #有user报错的话试试这个 # 安装之后导入各个包 import cv2 #opencv import mediapipe as mp import time 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 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...