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mediapipe手势识别21个关键点

时间：2025-08-27 16:09:28 来源：互联网作者：

稀土掘金基于Mediapipe实现三维手部关键点检测——实战篇2023年8月16日 · 今天就带领大家从零上手，实现基于Mediapipe的手部关键点三维实时检测，通过计算机视觉和深度学习，智能定位出21个手部关键点的三维坐标，实现更多内容请查看https://juejin.cn/post/7267506576449339411

yingnd.comPython 手势识别怎么做？基于 MediaPipe 的完整解决方案与 1 天前 · 关键点在于将手部的21个关键点（landmarks）转化为稳定、可重复的手势描述。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 更多内容请查看https://www.yingnd.com/python/232846.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 · #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 (win10，python版)安更多内容请查看https://www.qinglite.cn/doc/5885647771ec2b61f

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

技术分此方法利用机器学习 (ML) 推断出单帧内的 21 个 3D 手部关键点，从而提供手部与手指的高保真追踪轨迹。目前，最先进的方法主要依靠功能强大的桌面环境实现推理，而我们的方法却可在手机端实现实时性能，甚至是扩展到感知多个手部。更多内容请查看https://discuss.tf.wiki/t/topic/1147

基于MediaPipe、opencv和python实现21点手势识 2021年6月12日 · 利用MediaPipe，可以将感知管道构建为模块化组件的图形，包括例如推理模型（例如，TensorFlow，TFLite）和媒体处理功能。有关手部检测和手部跟踪的整体背景，请阅读此_mediapipe中文说明更多内容请查看https://blog.csdn.net/lifeisme666/article/details/117854697

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

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 zynhx.cn更多内容请查看https://blog.gitcode.com/531982daac3ea4041304875b4a038f34.html

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