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mediapipe手部关键点识别

时间：2025-08-27 16:08:30 来源：互联网作者：

稀土掘金Mediapipe手部关键点检测和追踪——原理篇上节实现了基于 2023年8月20日 · 在这篇论文中，提出了一个实时的在终端设备上的手部检测的解决方案，可以预测出手部的骨架，并不需要其他的传感器，而只需要RGB的彩色图像就可以啦。可以用来开更多内容请查看https://juejin.cn/post/7268955025211424779

百度智能云Mediapipe手部关键点检测和追踪——原理篇2024年1月7日 · 在MediaPipe中，手部关键点检测和追踪的实现主要依赖于深度学习模型。这些模型经过训练，可以识别出手部的特征，并预测关键点的位置。更多内容请查看https://cloud.baidu.com/article/2743728

yingnd.comPython 手势识别怎么做？基于 MediaPipe 的完整解决方案与 1 天前 · 每个关键点的三维或二维坐标，以及它们之间的相对关系，构成了识别不同手势的核心信息。 1.2 MediaPipe Hands 的核心机制 MediaPipe Hands 采用两阶段的检测与追踪流水线：更多内容请查看https://www.yingnd.com/python/232846.html

gitcode.com在MediaPipe中识别左右手的关键技术解析 MediaPipe提供了强大的手部识别能力，通过正确解析其输出数据结构，开发者可以轻松获取手部关键点坐标并准确判断左右手。这一技术在各类人机交互应用中具有广泛的应更多内容请查看https://blog.gitcode.com/531982daac3ea4041304875b4a038f34.html

创客智造https://www.ncnynl.com › › MediaPipeHands.htmlMediapipe Hands MediaPipeHands 使用深度学习模型来检测手部关键点，并能够追踪手部的21个关键点，从而实现精确的手势识别和手部姿态估计。主要功能实时手部检测：能够在视频流中更多内容请查看https://www.ncnynl.com/docs/cn/projects/software/ai/computer_vision/MediaPipeHands.html

tf.wiki使用 MediaPipe 实现设备端实时手部追踪手部关键部位模型，用于对手掌检测模型所定义的裁剪图像区域进行操作，并返回高保真度的 3D 手部关键点。手势识别器，用于将先前计算出的关键点结构分类为一组离散手势。此架构类似于我们近期公布的面部网格 ML zytong更多内容请查看https://discuss.tf.wiki/t/topic/1147

51CTO案例：1.mediapipe实现手部21关键点识别_51CTO博客 2022年11月21日 · 案例：1.mediapipe实现手部21关键点识别，案例介绍基于mediapipe实现手部识别的demo，案例中基于视频流进行demo的搭建。其中mediapipe官网地更多内容请查看https://blog.51cto.com/u_11301546/5875212

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