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)MediaPipe官网：https://github.com/google/mediapipeMediaPipe说明文档安装mediapipepip install medi
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2024-01-11 08:22:08
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article:Hands - mediapipeMediaPipe HandsTABLE OF CONTENTSOverviewThe ability to perceive the shape a
原创
2024-10-24 09:13:09
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文章目录0 前言1 实现效果2 技术原理2.1 手部检测2.1.1 基于肤色空间的手势检测方法2.1.2 基于运动的手势检测方法2.1.3 基于边缘的手势检测方法2.1.4 基于模板的手势检测方法2.1.5 基于机器学习的手势检测方法3 手部识别3.1 SSD网络3.2 数据集3.3 最终改进的网络结构4 最后 0 前言 今天学长向大家介绍一个关于深度学习在图像识别领域应用的又一个课题，基于深
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2024-02-28 12:43:56
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# Android手部检测和手势识别
在现代移动应用中，手势识别和手部检测技术越来越受到重视。这不仅提升了用户体验，也开创了许多新的交互方式。Android平台上有多个库和工具帮助开发者实现手部检测与手势识别。本文将深入探讨这些技术，并通过代码示例展示其实现过程。
## 一、手部检测基础
手部检测是计算机视觉中的一项技术，旨在识别和定位图像或视频流中的手部。Android平台上，使用Goog
原创
2024-09-27 05:57:05
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4月23日，卡内基梅隆大学感知计算实验室将其打造的OpenPose——一套可以读懂人类肢体语言的库放在了GitHub上，并于6月和7月相继开源了核心的面部和手部识别源代码。源码网址:https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose据放在GitHub上的资料显示，OpenPose是世界上第一个实时多人关键点检测和多线程的C++库，归属于
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2024-06-28 18:22:12
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# Android 手部动作图片识别：技术与实现
在现代计算机视觉领域，手部动作识别已成为一个令人兴奋的研究方向。尤其在安卓平台上，如何通过视觉数据来识别手势并进行相应的交互，为用户体验带来了新的可能性。这篇文章将介绍手部动作图片识别的基本概念、技术实现，包括代码示例，并以甘特图和流程图的方式展示项目开发过程。
## 一、手部动作识别的基本概念
手部动作识别是计算机视觉的一种应用，用于识别和
随着计量制度的统一，我国建立了适应经济发展的新计量种类，上世纪七十年代之后，中国计量在法制化的道路上，进入了标准化和国际化的现代时期。大多数计量站开始寻求利用计算机加数据包的形式代替人工手动计量。今天纳米软件以示波器为例，解析仪器自动计量系统的设计。示波器是非常常用的电子测量仪器，是全球市场最大的电子测量仪器，全球市场高达12亿美元。示波器每使用
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2024-06-14 10:23:28
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# 使用Python实现手部骨骼模型
在计算机图形学和游戏开发中，手部骨骼动画是一个常见的需求。本文将引导你详细了解如何使用Python实现手部骨骼模型。我们将逐步完成这个任务，确保每一步都有清晰的代码和注释。接下来，我们将列出整个项目的流程步骤。
## 项目步骤流程
以下是实现手部骨骼的流程步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | 了解手部骨骼结构 |
集成华为手部关键点识别服务轻松识别手语字母前言应用场景开发步骤总结 前言华为机器学习（ML Kit）提供手部关键点识别服务，可用于手语识别。手部关键点识别服务能识别手部21个关键点，通过每个手指的方向和手语规则作比较去找手语字母表。应用场景手语通常被听力和口语有障碍的人来使用，是收集手势包含日常互动中所使用的动作和手势。 使用ML Kit 可以建立一个智能手语字母表识别器，它可以像一个辅助器一样
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2024-02-05 11:21:57
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在前面的章节中，我们已经可以让我们的虚拟物体放置在合适的位置了，代码也可以很好的工作，并且也对部分ARCore技术进行了比较深入的探讨，实事上到此我们反倒更愿意再深入一步，了解ARCore实现的技术细节以便我们更好的利用它来为我们服务。前面我们也讲过，ARCore最主要的三大功能：运动跟踪、 环境理解、光估计。那我们就从运动跟踪开始来深入的探究一下ARCore的技术细节。在本章中，我们将深入了
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2024-09-05 10:08:40
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介绍华为机器学习（MLKit）提供手部关键点识别服务，可用于手语识别。手部关键点识别服务能识别手部21个关键点，通过每个手指的方向和手语规则作比较去找手语字母表。应用场景手语通常被听力和口语有障碍的人来使用，是收集手势包含日常互动中所使用的动作和手势。使用MLKit可以建立一个智能手语字母表识别器，它可以像一个辅助器一样将手势翻译成单词或者句子，也可以将单词或者句子翻译成手势。这里尝试的是手势当中
原创
2020-12-22 15:43:27
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介绍华为机器学习（MLKit）提供手部关键点识别服务，可用于手语识别。手部关键点识别服务能识别手部21个关键点，通过每个手指的方向和手语规则作比较去找手语字母表。应用场景手语通常被听力和口语有障碍的人来使用，是收集手势包含日常互动中所使用的动作和手势。使用MLKit可以建立一个智能手语字母表识别器，它可以像一个辅助器一样将手势翻译成单词或者句子，也可以将单词或者句子翻译成手势。这里尝试的是手势当中
原创
2020-12-22 15:43:29
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# 手部检测在Python人工智能中的应用
