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mediapipe 动态手势识别

时间：2025-08-18 17:11:42 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

yeyupiaoling.cnMediaPipe自定义手势识别训练模型前言 MediaPipe是Google开源的一个用于构建感知管道以处理视频、音频等时间序列数据的框架。其中MediaPipe Hands是一个高性能的手部关键点检测解决方案，能够在移动更多内容请查看https://yeyupiaoling.cn/article/1751684392754

https://gitee.com › Snake-Konginchrist › Hand-Tracking-and基于OpenCV和MediaPipe的手势识别: 这个手势识别项目这个手势识别项目使用 Python、OpenCV 和 MediaPipe 构建，实现通过摄像头实时识别和分析用户手部动作。支持识别包括抓取和捏合在内的多种手势，适用于增强现实、交互式应用和智更多内容请查看https://gitee.com/Snake-Konginchrist/Hand-Tracking-and-Recognition

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识别，能实时显示检测结果。更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_42589613/article/details/131652619

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

fukuuy/gestures-recog: 本项目是一个手势识别系统本项目是一个手势识别系统，支持单双手静态和动态手势的数据收集、模型训练以及可视化展示。通过使用Mediapipe库进行手部关键点检测，结合多种机器学习和深度学习模型进行手势分更多内容请查看https://github.com/fukuuy/gestures-recog

物联沃Python MediaPipe实现实时手势数字识别：从零开始的摄像 2025年4月29日 · 该技术可实时检测0-5的手势数字，核心代码基于Google开源的MediaPipe框架，准确率达95%以上。 MediaPipe的Hands模块采用轻量级卷积神经网络，可在移动端实现更多内容请查看https://www.iotword.com/41546.html

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 yiok.cn更多内容请查看https://blog.gitcode.com/d667e933ad89c79bf350ae32f709a652.html

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