Advertisement

MediaPipe提供一个纯JavaScript的MediaPipe ML解决方案演示。

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
JavaScript ML解决方案提供了一系列简洁明了的机器学习解决方案，以纯JavaScript形式进行演示。这些解决方案涵盖了面部检测、面部网格构建、手掌（手）检测、姿势检测以及对整体（包括面部、手部和姿势）的综合检测功能。该方案支持Bulma CSS框架。 此外，项目包含详细的源代码，并配有影片示范，同时还提供了现场演示环节，重点展示了面部、手部和姿势的整体检测能力。 该项目也包含林塘威莎相关信息。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MediaPipe-in-[removed]: 纯JavaScript的MediaPipe机器学习方案简易展示
    优质
    MediaPipe-in-JS 是一个纯JavaScript实现的MediaPipe项目，旨在简化和演示其强大的机器学习模型在浏览器中的应用。 用纯JavaScript展示的机器学习解决方案包括面部检测、面部网格、手部（手掌）检测以及姿势检测的整体方案（面、手和姿势检测）。支持使用的软件包是Bulma CSS。 源代码已提供，影片示范链接也已经准备好，欢迎查看整体演示（包含面部、手部及姿势识别功能）。
  • Computer-Vision-with-OpenCV-and-Mediapipe: 这是一个利用OpenCV（Python）和Mediapipe库制作的项目...
    优质
    这是一个运用了OpenCV与Mediapipe库的计算机视觉项目。通过Python编程，该项目展示了如何结合使用这两个强大的工具来处理图像及视频中的复杂问题。 项目：手指计数器 此项目通过给定的网络摄像头或视频捕获的手指数进行计算。该项目需要使用OpenCV和Python 3.7以上的版本。 Handtracker文件包含一个名为Handdetector的类，该类有两个用于检测手的方法，分别是findHands方法和查找位置界标的方法findPosition。 FingerCounter模块通过网络摄像头捕获视频，并根据提示ID（可以在提供的图片中看到）计算手指数。 使用手势进行音量控制 该项目利用手势来调节音量，同样需要OpenCV和Python 3.7以上的版本支持。 Handtracker文件包含一个名为Handdetector的类，该类有两个用于检测手的方法：findHands方法与查找位置界标的方法findPosition。 手势音量控制器模块使用特定的手势通过pycaw库控制设备的音量。
  • Google MediaPipe PoseTrackingGPU.apk
    优质
    Google MediaPipe PoseTracking GPU是一款基于MediaPipe技术的Android应用，用于在移动设备上进行实时人体姿态跟踪和分析。 Google MediaPipe Pose 是一种姿势跟踪技术，用于检测图像或视频中的人体关键点，并估计人的姿态。这项技术广泛应用于各种应用场景，如运动分析、虚拟现实以及人机交互等领域。MediaPipe Pose 通过使用深度学习模型来识别和追踪身体的各个部位，为开发者提供了强大的工具来实现复杂的人体姿势理解功能。
  • Google MediaPipe FaceEffect APK
    优质
    Google MediaPipe FaceEffect是一款基于MediaPipe技术的脸部增强应用，提供多样化的面部效果和滤镜，适用于视频通话、直播等场景。 Google MediaPipe Face Detection 是一个用于人脸检测的工具。faceeffect.apk 是与此相关的应用程序。
  • MediaPipe Unity插件
    优质
    简介：MediaPipe Unity插件是Google开发的一款用于Unity引擎的人工智能解决方案，它将MediaPipe的强大处理能力与Unity的高效渲染相结合，提供包括面部捕捉、手势识别等在内的多种功能。 MediaPipeUnity插件包含了人脸识别、骨骼识别和手势识别等功能，并且提供了可以测试通过的例程。
  • mediapipe多手跟踪aar示例-master.zip
    优质
    本资源为MediaPipe多手跟踪项目的Android版本封装文件（.aar），适用于开发者快速集成和使用MediaPipe进行复杂的手部动作识别与追踪功能。 Mediapipe框架学习之 手势识别（多手） Android Studio 3.5 工程，打开即可使用。
  • Mediapipe 的 pip 安装包
    优质
    MediaPipe的pip安装包提供了一种简便的方式在Python环境中快速集成MediaPipe解决方案，适用于开发人员和研究人员。 安装mediapipe的pip包。
  • MediaPipe模型文件
    优质
    MediaPipe模型文件是用于MediaPipe跨平台解决方案中的机器学习模型数据。这些文件支持各种应用，如姿态检测、面部捕捉和语音识别等，助力开发者构建先进的计算机视觉及感知技术。 在使用谷歌（Google）的MediaPipe进行视觉识别时，如果编译过程中发现缺少模型文件，则可能是由于谷歌工程中的相关模型文件已被删除所致。因此，在这种情况下会提示缺少必要的模型文件。
  • 12 个智慧园区解决方案演示文稿
    优质
    本演示文稿涵盖十二种智慧园区解决方案，旨在提升管理效率与居住体验，融合物联网、大数据分析及人工智能技术，构建安全、便捷、智能的生活环境。 这里有12个非常不错的智慧园区解决方案，包括2份docx格式文件和10份PPT格式文件，所有文档均可编辑，对需要编写方案的人来说非常有帮助。
  • Mediapipe-Python-Sample：MediaPipe的示例Python包。截至20210303，包含6个函数（...）
    优质
    Mediapipe-Python-Sample是一个包含了六个功能函数的示例Python包，旨在帮助开发者快速上手Google的MediaPipe库，适用于动作、姿态等识别场景。截至2021年3月3日更新。 mediapipe-python-sample 是一个示例 Python 包。自 2021/03/03 起，以下六种具有 Python 实现的功能均可使用：要求 mediapipe 版本为 0.8.3 或更高版本，并且需要 OpenCV 3.4.2 或更高版本。可以通过 pip 安装 mediapipe。 这是运行演示的方法： - 设备指定相机设备编号，默认值：0 - 宽度，在拍摄相机时设置宽度，默认值：960 - 高度，设定拍摄相机的垂直高度，默认值：540 - 最大手数检测，默认值为 1 - 检测置信度阈值，默认值为 0.5 - 跟踪置信度阈值，默认值为 0.5 - 是否绘制外接矩形，参数默认关闭