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mediapipe识别手部关键点

时间：2025-08-27 16:08:57 来源：互联网作者：

MediaPipe Hands: On-device Real-time Hand Tracking 论文 2021年11月10日 · 我们提出了一种实时设备上的手部跟踪解决方案，该方案可以从单张的RGB图像中预测人体的手部骨架，并且可以用于 AR/VR 应用。我们方案的数据处理流水线由两个模型更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/431523776

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 · 其中，手部关键点检测和追踪是MediaPipe的一个重要应用。手部关键点检测和追踪的原理基于机器学习和计算机视觉技术。通过训练深度学习模型，我们可以让计算机从图像更多内容请查看https://cloud.baidu.com/article/2743728

yaoweibin.cnhttps://yaoweibin.cn › 使用python、mediapipe和opencv使用Python、MediaPipe和OpenCV进行面部和手部关键点检测2025年5月14日 · 手部关键点检测涉及定位手部的21个关键点，包括指尖、指关节和手腕。 MediaPipe的手部检测模型不仅能检测这些点，还能估计它们的3D位置。更多内容请查看https://yaoweibin.cn/%e4%bd%bf%e7%94%a8python%e3%80%81mediapipe%e5%92%8copencv%e8%bf%9b%e8%a1%8c%e9%9d%a2%e9%83%a8%e5%92%8c%e6%89%8b%e9%83%a8%e5%85%b3%e9%94%ae%e7%82%b9%e6%a3%80%e6%b5%8b/

Mediapipe框架 (一)人手关键点检测本文介绍了Google的MediaPipe框架，重点讲解了如何在其上实现人手关键点检测，包括计算单元、子图的概念，以及如何通过实例演示了单张图像和视频帧的人手检测过程，展示了从模型加载、数据处理到结果展示的完整流更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_44665283/article/details/137228904

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

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

qinglite.cn手部21个关键点检测+手势识别- [MediaPipe]-轻识2022年2月28日 · 通过对检测到的手部关键点之间的角度计算便可以实现简单的手势识别（有局限性），比如计算大拇指向量0-2和3-4之间的角度，它们之间的角度大于某一个角度阈值（经验值）定义为弯曲，小于某一个阈值（经验值）为伸更多内容请查看https://www.qinglite.cn/doc/5885647771ec2b61f

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