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mediapipe手势识别算法原理

时间：2025-08-12 16:59:05 来源：互联网作者：

阿里云开发者社区基于mediapipe深度学习的手势数字识别系统python 2025年6月9日 · 算法理论概述，详解Mediapipe框架在手势识别中的应用。 Mediapipe采用模块化设计，包含Calculator Graph、Packet和Subgraph等核心组件，支持实时处理任务，广泛应用于虚拟现实、智能监控等领域。更多内容请查看https://developer.aliyun.com/article/1666330

基于深度学习的手势识别系统（Python代码，UI界面 2022年4月18日 · 手势识别采用了基于MediaPipe的改进SSD算法，进行手掌检测后对手部关节坐标进行关键点定位；在系统界面中可以选择手势图片、视频进行检测识别，也可通过电脑连接的摄像头设更多内容请查看https://www.cnblogs.com/sixuwuxian/p/16160843.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 · MediaPipe的核心功能包括预训练模型和可定制的API，允许开发者快速实现手势跟踪、面部识别等复杂功能。 1. 人脸检测. MediaPipe人脸检测所用模型是BlazeFace的变更多内容请查看https://blog.csdn.net/m0_73962294/article/details/148571453

gitcode.comMediaPipe手势识别解决方案：静态与流式数据处理详解 2025年5月5日 · 本文将深入解析MediaPipe手势识别技术的特点、实现原理以及实际应用场景。 MediaPipe的手势识别解决方案基于深度学习模型，能够实时检测和识别多种手势动作。该系更多内容请查看https://blog.gitcode.com/d667e933ad89c79bf350ae32f709a652.html

基于mediapipe深度学习算法的手势数字0-9识别系 2024年9月29日 · 【算法原理】判断弯曲状态的方法：为了判断每根手指是伸直还是弯曲，采用了基于关键点相对位置的角度分析方法。以大拇指为例，系统首先识别出大拇指上的四个关键点（假设这些点按手指的自然顺序标记为点1至点4）更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/756129794

腾讯云基于mediapipe深度学习算法的手势数字0-9识别系统python 2025年7月21日 · 基于MediaPipe和OpenCV的Python手势识别系统，通过分析手指关键点角度差判断弯曲状态，实现数字0-9精准识别。采用PyQt5构建GUI界面，支持实时手势检测与数字对应更多内容请查看https://cloud.tencent.com/developer/article/2545456

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