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mediapipe的手势识别模型

时间：2025-08-13 17:28:10 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 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 更多内容请查看https://developer.aliyun.com/article/1666330

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

腾讯云MediaPipe + OpenCV五分钟搞定手势识别-腾讯 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，依赖更多内容请查看https://cloud.tencent.com/developer/article/2315239

基于Mediapipe深度学习算法的手势识别系统【 2024年11月1日 · 本文介绍了利用Mediapipe的深度学习算法开发的手势识别系统，该系统具有UI界面，支持图片、视频和摄像头三种方式的手部动作更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_42589613/article/details/131652619

yeyupiaoling.cnMediaPipe自定义手势识别训练模型第2个手势：scissors，置信度：87.1% 结果图像已保存为 result_with_landmarks.jpg 同时会在图片上绘制手部关键点和手势识别结更多内容请查看https://yeyupiaoling.cn/article/1751684392754

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 应更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/431523776

weiguanke.cn基于深度学习MediaPipe Hands模型的手势识别系2025年7月4日 · 使用了 mediapipe.solutions.hands 模块，基于深度学习模型进行手部关键点检测（21 个关键点）。该模型能够实时检测手部姿态，并返回每个关键点的坐更多内容请查看http://www.weiguanke.cn/archives/26947

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

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