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mediapipe人脸坐标

时间：2025-08-20 16:54:20 来源：互联网作者：

阿里云开发者社区【姿态估计】实操记录：使用Dlib与mediapipe进行 2024年2月28日 · 在上述代码中返回的数据为五官（6个关键点的坐标），这是使用 mediapipe 库实现的，下面我们可以尝试使用另一个库实现： dlib。在Python中使用Dlib库实现人脸关键点检测的步骤如下：在上下面代码中添加更多内容请查看https://developer.aliyun.com/article/1446090

LearnKuMediapipe 人脸检测、人脸关键点、手势识别、头像分割和 Mediapipe实际上是一个集成的机器学习视觉算法的工具库，包含了人脸检测、人脸关键点、手势识别、头像分割和姿态识别等各种模型。 2）速度快，各种模型基本上可以做到实时运行。更多内容请查看https://learnku.com/articles/75855

https://blog.csdn.net › article › details › Mediapipe人脸关键点检测从图中可以发现，能在Python上实现的功能包括人脸检测（Face Detection）、人脸关键点（Face Mesh）,手部关键点（Hands）等。利用C++能实现更丰富的功能，我们可以后续探索。环境部署 Python环境：建更多内容请查看https://blog.csdn.net/weixin_40062244/article/details/128283144

极术社区OpenCV+MediaPipe五分钟搞定人脸3D点云提取2021年11月30日 · 上一篇文章介绍了MediaPipe中手势关键点检测与简单的手势识别，本文介绍如何试用MediaPipe实现人脸3D点云数据提取，提取的数据为人脸468点位，相关的论文来自这里：更多内容请查看https://aijishu.com/a/1060000000257799

powersai.info利用机器学习进行人脸468点的3D坐标检测，并生成32024年5月11日 · 上期文章，我们分享了，MediaPipe Face Mesh是一种脸部几何解决方案，即使在移动设备上，也可以实时估计468个3D脸部界标（dlib才能检测出68点）。它采用机器学习（ML）来推断3D表面几何形状，只需要单个摄更多内容请查看https://powersai.info/mediapipe-468-face-3d-detect/

novav.github.ioAI-MediaPipe | Simon Shi的小站2023年6月1日 · MediaPipe Face Mesh 是一种面部几何解决方案，即使在移动设备上也能实时估计 468 个 3D 面部标志。它采用机器学习 (ML) 来推断 3D 表面几何形状，只需要一个摄像头输 fussl更多内容请查看https://novav.github.io/2023/06/01/CV_Face/MediaPipe/

阿里云开发者社区一起来学MediaPipe（一）人脸及五官定位检测-阿 2022年8月7日 · MediaPipe 人脸检测是一种超快的人脸检测解决方案，具有 6 个地标和多面支持。它基于 BlazeFace，这是一种为移动 GPU 推理量身定制的轻量级且性能良好的人脸检测器。更多内容请查看https://developer.aliyun.com/article/993035

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