您当前的位置：首页 > Manus

手部姿态识别

时间：2025-04-29 23:57:06 来源：互联网作者：

实时手势识别（1）- 基于手部检测+手部分类_手部检测数据 2024年8月17日 · 手部姿态估计、手势识别和手部动作识别等任务时，可以转化为对手部关键点的分布状态和运动状态的估计问题。本文主要给出手部关键点数据集获取的方式。更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_40387714/article/details/141279664

基于mediapipe的人手21点姿态检测模型在进行人手手势识别前，MediaPipe首先需要进行人手的检测与人手坐标点的检测，经过以上的检测后，才能把人手的坐标点与手势结合起来，进行相关的手势识别。更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/668732320

XIAN-HHappy/handpose_x: 手部21个关键点检测该示例的原理：通过简单的IOU跟踪，对二维目标如手的边界框或是特定手指的较长时间位置稳定性判断确定触发按键动作的时刻，用特定指尖的二维坐标确定触发位置。（注意：目前示例更多内容请查看https://github.com/XIAN-HHappy/handpose_x

MediaPipe Hands: On-device Real-time Hand 2021年11月10日 · 我们提出了一种实时设备上的手部跟踪解决方案，该方案可以从单张的RGB图像中预测人体的手部骨架，并且可以用于 AR/VR 应用。我们方案的数据处理流水线由两个模型组成：本方案基于MediaPipe（是一个用于构建更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/431523776

selectdataset.comFreiHAND|手部姿态估计数据集|计算机视觉数据集2025年4月5日 · 该数据集广泛应用于手部姿态估计、手势识别和手部动作分析等经典场景。通过提供高分辨率的图像和详细的3D手部关节点标注，FreiHAND为研究人员提供了一个强大的工具，用以开发和验证手部姿态估计算法，从而在复杂更多内容请查看https://www.selectdataset.com/dataset/ef53c69f5d52e6bd1d4b8fa606e57800

腾讯云【论文复现】基于深度学习的手势识别算法-腾讯云开 2024年11月23日 · 本文介绍了一种基于ResNet的手部姿态估计方法，通过在骨干网络上添加反卷积层生成热图来定位手部关节。使用FreiHand数据集训练ResNet-18模型，并提供代码和在线体验功能，方便用户在本地或在线进行手势识别 aiwaf更多内容请查看https://cloud.tencent.com/developer/article/2470294

智能DNS，权威DNS，递归DNS，缓存DNS，DNS安装部署，DNS配置测试，DNS部署等DNS应用解决方案更多内容请查看http://wddns.net

手部动作识别实践_openpose手部关键点识别-2024年6月26日 · 利用YOLOv8获取手部区域，然后对手部区域进行分类，实现手势识别。本文使用检测+分类，对于一类手势只需200张训练图片，即可达到99%的准确率。在下一篇基于关更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_43384376/article/details/139976750

推荐资讯

栏目更新

栏目热门