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mediapipe手部关键点坐标

时间：2025-08-27 16:08:47 来源：互联网作者：

gitcode.comMediaPipeUnityPlugin中手部关键点坐标获取技术解析 2025年7月5日 · 本文将详细介绍如何在Unity项目中通过该插件获取手部21个关键点的三维坐标信息。 MediaPipe的手部关键点检测模型可以识别手掌和手指上的21个关键点，每个关键点都有更多内容请查看https://blog.gitcode.com/e4a833ed2832636dce6c682ccc226cb8.html

tf.wiki使用 MediaPipe 实现设备端实时手部追踪用于手部追踪的 MediaPipe 架构如下图所示。该图包含两个子图：一个用于手部检测，另一个用于手部关键点（即关键部位）计算。 MediaPipe 提供一项重要优化，即手掌检测器仅在必要时（极少数情况）才运行，从而大幅更多内容请查看https://discuss.tf.wiki/t/topic/1147

基于mediapipe的人手21点姿态检测模型 MediaPipe人手坐标点检测模型可以识别人手的21个关键点。 MediaPipe人手关键点检测模型共有三种输入模式： IMAGE：单图像输入模式。 VIDEO：视频模式。 LIVE_STREAM：输入数据实时流的模式，例如来自摄更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/668732320

【MediaPipe】 (1) AI视觉，手部关键点实时跟踪， 2022年4月4日 · 本文介绍使用MediaPipe进行手部关键点实时检测与跟踪的方法。包括安装配置所需工具包，详细解析手部关键点检测代码实现过程，展示如何获取与绘制关键点坐标。更多内容请查看https://blog.csdn.net/dgvv4/article/details/122023047

格发许可优化MediaPipe 是一款由 Google Research 开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架，可以直接调用其API完成目标检测、人脸检测以及关键点检测等。本篇文章介绍其手部21个关键点检测。更多内容请查看https://www.gofarlic.com/techArticleDetail?noticeId=172751

稀土掘金Mediapipe手部关键点检测和追踪——原理篇上节实 2023年8月20日 · 可以看出，手部关键点检测模型有三个输出：第一个输出是关键点的x、y和相对深度z坐标，也就是图中输出端的绿色部分；第二个输出是手的置信度，也就是说有百分之多少的概率来判断它是一只手；第三个输出更多内容请查看https://juejin.cn/post/7268955025211424779

gitcode.comMediaPipe手部关键点深度信息Z值的解析与应用在MediaPipe的手部关键点检测中，每个关键点输出包含x、y、z三个坐标值。其中x和y坐标可以直接映射到图像平面，通过乘以图像的宽度和高度即可获得关键点在图像中的更多内容请查看https://blog.gitcode.com/5fd9fa75655ea4853e5ef1503f8275c5.html

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