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mediapipe同时检测两只手

时间：2025-08-11 14:45:06 来源：互联网作者：

稀土掘金如何使用Python的MediaPipe HandPose检测2022年11月21日 · 默认情况下，mediapipe检测到的最多是两只手。如果你想检测一个以上的人的手，你必须引入一个参数， max_num_hands ，并指出你想检测的手的数量。它默认设置为更多内容请查看https://juejin.cn/post/7168437815473078286

https://blog.csdn.net › article › details › MediaPipe基础（4）Hands (手) MediaPipe Hands 是一种高保真手和手指跟踪解决方案。它采用机器学习 (ML) 从单个帧中推断出手的 21 个 3D 地标。当前最先进的方法主要依赖于强大的桌面环境进行推理，而我们的方法在手机上实现了实时性能，甚至更多内容请查看https://blog.csdn.net/weixin_43229348/article/details/120530937

微雪电子22 基于 MediaPipe 的手势识别如果你已经禁用了机器人主程序的开机自动运行，则不需要执行下面的结束主程序章节。 1. 点击上方本页面选项卡旁边的 “+”号，会打开一个新的名为 Launcher 的选项卡。更多内容请查看https://www.waveshare.net/wiki/22_%E5%9F%BA%E4%BA%8E_MediaPipe_%E7%9A%84%E6%89%8B%E5%8A%BF%E8%AF%86%E5%88%AB

tf.wiki使用 MediaPipe 实现设备端实时手部追踪用于手部追踪的 MediaPipe 架构如下图所示。该图包含两个子图：一个用于手部检测，另一个用于手部关键点（即关键部位）计算。 MediaPipe 提供一项重要优化，即手掌检测器仅在必要时（极少数情况）才运行，从而大幅更多内容请查看https://discuss.tf.wiki/t/topic/1147

gitcode.com在MediaPipe中识别左右手的关键技术解析 MediaPipe提供了强大的手部识别能力，通过正确解析其输出数据结构，开发者可以轻松获取手部关键点坐标并准确判断左右手。这一技术在各类人机交互应用中具有广泛的更多内容请查看https://blog.gitcode.com/531982daac3ea4041304875b4a038f34.html

tensorflowcn.cn使用 MediaPipe 和 TensorFlow.js 实现 3D 手势识别2025年3月17日 · 这项工作改进我们之前发布的模型，该模型可以预测 21 个关键点，但只能同时检测一只手。在本文中，我们将介绍新模型以及如何开始使用它。新的手势识别模型在实际应用中的效果。体验实时演示！使用方法 1. 第一步更多内容请查看https://blog.tensorflowcn.cn/2021/11/3D-handpose.html

基于MediaPipe的手指目标跟踪与手势识别+人体姿态识别估计 2025年6月15日 · 本实验主要分为两个部分，第一部分是使用MediaPipe提供的Hand检测器实现手指点位跟踪以及使用SVM支持向量机完成手势识别；第二部分是对比MediaPipe提供的Pose检更多内容请查看https://blog.csdn.net/m0_73962294/article/details/148571453

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