Advertisement

mediapipe多手跟踪aar示例-master.zip

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


简介:
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • mediapipeaar-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。
  • 通过Mediapipe势识别应用
    优质
    本应用利用Mediapipe框架实现复杂手势识别与多手同时跟踪功能,为用户在虚拟现实、游戏互动等领域提供精准流畅的操作体验。 通过Android上的Mediapipe进行手势识别需要用到Android档案(AAR)和Gradle。这个想法的灵感来源没有特别指出。如果有帮助,请给我点赞支持。
  • Google MediaPipe Hand Detection GPU APK - 部检测与
    优质
    Google MediaPipe Hand Detection GPU APK是一款专为Android设备设计的手部追踪软件,利用GPU加速技术实现高效、精准的手势识别和跟踪功能。 Google MediaPipe handdetectiongpu.apk Hands用于手部检测和跟踪。
  • Google MediaPipe Holistic Tracking GPU.apk 全面
    优质
    Google MediaPipe Holistic Tracking GPU.apk 是一个利用GPU加速处理的全面人体姿态、面部及手部追踪应用,适用于开发先进的AR和机器学习项目。 Google的MediaPipe Holistic Tracking GPU版可以通过holistictrackinggpu.apk安装使用,该应用提供全面的身体跟踪功能。
  • GPU版.apk
    优质
    《多手跟踪》是一款专为Android设备优化的GPU加速版应用程序。通过先进的图形处理技术,提供流畅、高效的多人运动追踪和分析功能,适用于体育训练、安全监控等场景。 Mediapipe提供了多个手部手势识别的App案例,并且其中一个案例可以提供aar文件。目前只有一个app已经安装在真机上,在华为M6平板上测试没有问题。
  • 需求表格
    优质
    《需求跟踪表格示例》提供了一系列模板和实例,旨在帮助项目管理者清晰地记录、分析并追踪软件开发过程中的各项需求。通过系统化管理,确保每个功能点从设计到实现的过程有据可查,提高项目的透明度与完成质量。 需求跟踪表是项目管理中的重要工具,它记录了需求在整个开发周期内的状态、变更以及相关活动与结果。项目经理及其他干系人通过此表格确保所有需求得到满足,并能追溯每个需求的实现过程。 在提供的文件内容中,我们可以看到一些关键要素和使用实例。以下是需求跟踪表包含的知识点: 1. 需求编号(需求ID)及名称:每个需求应有一个唯一标识符与明确描述。 2. 优先级:根据项目及业务目标的重要性进行排序,帮助团队决定实现顺序。 3. 变更次数:记录自提出以来的需求变更频率,反映其稳定性。 4. 状态:包括“待评审”、“已实现”、“已测试”等状态标识需求进展阶段。 5. 来源:如市场调研、客户反馈或法规要求等不同来源确定需求背景信息。 6. 相关文档与阶段:涵盖概要设计、详细设计、程序文件及测试用例,追踪各开发环节的需求实现情况。 7. 变更次数记录:包括设计变更频率和测试案例调整的次数。 8. 备注栏:提供额外说明或相关信息补充需求细节。 9. 项目名称:标明特定项目的归属便于识别与管理需求关联性。 10. 版本历史:记录更新日期、版本号及描述,反映表格自身的迭代过程。 文件中的具体实例显示了“Build2.0增加DisplayCrsXM S.jsp”的新功能及其相关联的需求编号。此外还提到该需求状态为变更一次(新增),表明这是首次对这一需求进行修改且属新增内容。 同时提供了版本历史记录,包括各时间点的更新详情与重要里程碑事件。例如,“0.0.9b<流媒体服务计费系统>需求跟踪表版本历史”详细说明了不同日期下表格的修订情况及其描述信息。 对于每个单独的需求,还详尽地记载了其优先级、实现方法(如代码实现)、功能编号及变更次数等关键数据。这些记录确保项目团队能够有效管理并追踪需求,并向干系人报告需求实现状况。
  • MultiHand-Tracking: 适用于Mediapipe的Python封装库
    优质
    简介:MultiHand-Tracking是基于Mediapipe的手部追踪库的Python封装版本,专为实现复杂的多手实时跟踪而设计,简化了开发者的工作流程。 这个项目已不再维护,因为自从Mediapipe添加了相关功能以来,它变得更快、更好用。此外,在研究了Mediapipe的模型后,该项目将保持现状。 这是一个用于多手跟踪器的Python包装器,基于Google的管道构建而成。其中有两种预测类:MultiHandTracker可以预测2D关键点;而MultiHandTracker3D则能预测3D关键点。从MultiHandTracker3D生成的关键点可以通过is_right_hand函数来确定手势是否是右手或左手。 需要注意的是,is_right_hand并非Mediapipe管道的一部分,但我觉得它将非常有用。 以下是使用该代码进行2D关键点预测的基本用法(处理单个图像): ```python from PIL import Image import numpy as np # 引入multi_ha模块 ``` 请根据实际需求导入相应的Python库和模块。
  • MHT-Min-Demo.rar_MHT 目标_ MHT 目标_ MHT _假设 MHT
    优质
    本资源包提供MHT(多假设跟踪)算法的演示版本,适用于进行多目标跟踪研究与开发,包含基础库及示例代码。 MHT算法仿真演示了针对单个目标的多假设目标跟踪仿真。