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基于mediapipe的数字手势识别

时间：2025-08-18 17:11:22 来源：互联网作者：

基于mediapipe深度学习的手势数字识别系统python源码 Mediapipe是Google开发的一款跨平台的开源框架，它提供了高效、易用的工具，能够快速构建多媒体处理管道。它提供了一系列的计算机视觉和机器学习算法和工具，包更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/1915339238632841884

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，实更多内容请查看https://cloud.tencent.com/developer/article/2315239

维普期刊官网本文提出了一种基于MediaPipe的快速数字手势识别方法,重点介绍了该方法的基本实现过程和必要的功能模块,通过创建手部检测模型,关键点定位和构建数字手势识别模块等具体流程充分实现更多内容请查看https://qikan.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7107766254

百度学术跟以往与计算机交互时使用的键盘鼠标等传统设备而言,现如今,在能直接实现人机交互的计算机视觉领域,利用摄像头和相关的视觉检测设备,通过特定的手势对电脑发出指令控制的技术,正逐渐更多内容请查看https://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=1p6c0p30be310ec09k6u06c0v0542089&site=xueshu_se

https://blog.csdn.net › article › details › 基于mediapipe的手势数字识别本文介绍如何利用Mediapipe库识别手部关键点，通过计算手指关节角度差异判断手势，并详细展示了如何根据不同手指弯曲程度识别数字一到五的手势。更多内容请查看https://blog.csdn.net/weixin_43917589/article/details/125115347

yeyupiaoling.cnMediaPipe自定义手势识别训练模型本项目主要基于MediaPipe Model Maker来训练自定义手势识别模型，支持石头、剪刀、布、无手势等多种手势的识别。项目提供了完整的训练和推理流程，支持图片和视频更多内容请查看https://yeyupiaoling.cn/article/1751684392754

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。总的来说，我的这一手势识别方法充分利用了 MediaPipe 在手更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/756129794

knowcat.cn基于MediaPipe 的数字手势识别本文基于Mediapipe 框架，利用OpenCV 视觉库实现了一种数字手势识别的方法，能有效识别手部的一些简单手势，且响应较快，具有较高性能。作为谷歌学术研究部所开更多内容请查看http://www.knowcat.cn/p/20240609/1276225.html

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