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mediapipe 人脸姿态

时间：2025-08-26 20:24:55 来源：互联网作者：

https://blog.csdn.net › article › details › 深度学习篇---MediaPipe 及其人体姿态估计模型详解 MediaPipe 的人体姿态估计模型为开发者提供了强大且易用的工具，特别适合需要实时性能的应用场景。通过合理配置参数和适当的后处理，可以在各种应用中实现准确更多内容请查看https://blog.csdn.net/2301_79556402/article/details/147857481

腾讯云使用OpenCV和MediaPipe实现姿态识别！ MediaPipe是Google开源的机器学习框架，支持视频、音频等多源数据处理，可构建姿态识别系统。本文介绍其Python环境配置及全身、脸部、手部姿态检测代码实现，展示实时视频检测效果，适用于行为识别等应用场景。更多内容请查看https://cloud.tencent.com/developer/article/2314764

百度开发者中心深度探索：利用Dlib与MediaPipe实现人脸姿态估计2024年8月28日 · 本文将带领大家深入探索如何使用Dlib和MediaPipe这两个强大的工具库来实现人脸姿态估计。人脸姿态估计是指通过计算机视觉技术获取人脸在三维空间中的旋转和平移信更多内容请查看https://developer.baidu.com/article/details/3340679

PiscCode实现MediaPipe 的人体姿态识别：三屏可视化对比 4 天之前 · Google 开源的 MediaPipe 提供了强大的姿态识别模型，支持实时检测人体 33 个关键点。今天这篇文章，我们将基于 MediaPipe Pose Landmarker，实现一个“三屏对比”效果：更多内容请查看https://www.cnblogs.com/yjbjingcha/p/19052642

MediaPipe 集成人脸识别，人体姿态评估，人手检测 2021年3月1日 · 上期文章，我们介绍了MediaPipe Holistic的基础知识，了解到MediaPipe Holistic分别利用MediaPipe Pose，MediaPipe Face Mesh和MediaPipe Hands中的姿势，面部和手界标模型来生成总共543个界标（每手33个姿势界更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/353861059

mediapipe 眨眼检测、头部三轴姿态检测（改进版）本文介绍使用MediaPipe实现眨眼检测的技术细节，并分享了一个利用平均参数提高检测精度的方法。此外，还介绍了如何进行头部三轴姿态检测。更多内容请查看https://blog.csdn.net/jd3096/article/details/128181570

tf.wikiMediaPipe Holisitic：实现端侧人脸手势姿态同时估计2021年1月7日 · 首先，MediaPipe Holistic 使用 BlazePose 的姿态检测器和后续关键点模型来估计人体姿态。然后，使用推理的姿态关键点提取每只手 (2x) 和面部共三个感兴趣区 (ROI) 剪裁，并利用重新剪裁的模型来改进 ROI（下文详述）。更多内容请查看https://discuss.tf.wiki/t/topic/1170

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。 Mediapipe具备的优点有： 1）支持各种平台和语更多内容请查看https://learnku.com/articles/75855

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