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mediapipe手势识别算法

时间：2025-08-12 16:59:21 来源：互联网作者：

.sb_doct_txt{color:#4007a2;font-size:11px;line-height:21px;margin-right:3px;vertical-align:super}.b_dark .sb_doct_txt{color:#82c7ff}nightfly.net[PDF]基于MediaPipe的手势识别算法研究与应用2025年8月4日 · 本文基于MediaPipe 工具包,旨在研究一种可以有效克服光照变化、背景干扰和手部遮挡问题[4]的手势识别算法,从而提高手势识别的准确性和鲁棒性。手势识别作为一种重要更多内容请查看http://www.nightfly.net/_upload/article/files/98/fb/c91c42bf4519a44fd66d497c8f40/7261c2df-62f2-4022-8703-e9a5f6e2a68a.pdf

腾讯云MediaPipe + OpenCV五分钟搞定手势识别-腾讯云 2023年8月21日 · MediaPipe是Google于2020年发布的开源开发包，集成人脸、手势、姿态等检测算法，支持多平台与语言，安装简单，依赖仅OpenCV。提供手势landmark检测功能，代码易修改运行，实现手势关键点识别与图像分类，实用更多内容请查看https://cloud.tencent.com/developer/article/2315239

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

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 · 通过为每种手势定义一套明确的弯曲状态组合规则，并不断优化这些规则以适应不同用户的手型和习惯，我们可以使手势识别系统更加智能、准确和易于使用。更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/756129794

oryoy.comhttps://www.oryoy.com › news › shi-yong-mediapipe-zai-python使用MediaPipe在Python中实现高效的手势识别与图像处理技术2024年10月29日 · 本文将深入探讨如何利用MediaPipe在Python环境中实现高效的手势识别与图像处理技术。 MediaPipe是一个跨平台的框架，用于构建定制的实时图像处理、机器学习和计算更多内容请查看https://www.oryoy.com/news/shi-yong-mediapipe-zai-python-zhong-shi-xian-gao-xiao-de-shou-shi-shi-bie-yu-tu-xiang-chu-li-ji-shu.html

阿里云开发者社区基于Mediapipe深度学习算法的手势识别系统【 2024年6月13日 · 手势识别采用了 mediapipe 的深度学习算法进行手掌检测与手部的关键点定位，实时检测速度快、识别精度高。该软件可以支持图片、视频以及摄像头这3种方式进行手部动作识别，并可在界面实时显示相关检测结果。更多内容请查看https://developer.aliyun.com/article/1537001

维普期刊官网然而复杂的环境会对手势识别的准确性产生很大的影响,本文旨在探索一种基于MediaPipe的高精度手势识别算法,算法采用MediaPipe的手部关键点检测模块,对手部姿态进行检测和识别,利用本更多内容请查看https://qikan.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7112164459

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