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多手跟踪GPU版.apk

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简介:
《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。

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客服
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  • GPU.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。
  • 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。
  • handtrackinggpu.zip - 部追GPU,部追GPU GitHub资源...
    优质
    这是一款基于GPU的手部追踪软件,旨在利用图形处理器的强大计算能力优化和加速手部动作的实时跟踪。该开源项目在GitHub上提供下载与支持。 Mediapipe框架学习之 ———— 手势识别(单手) Android Studio 3.5 工程,打开即可使用。
  • mediapipeaar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。
  • 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。
  • 部追简易势识别与
    优质
    本项目提供了一种简化版本的手势识别和跟踪技术,专注于手部关键点检测及动态手势分析,适用于基础交互应用。 手势识别与跟踪包括基于简单模板匹配的手部跟踪及手部识别:使用OpenCV Cascade HAAR Classifier进行手部跟踪;采用HOG(方向梯度直方图)特征加SVM(支持向量机)分类器实现手势识别,以及通过背景减法或肤色检测来识别人手。
  • 通过Mediapipe的势识别应用
    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。
  • JPDA 目标
    优质
    JPDA多目标跟踪是一种先进的雷达信号处理技术,用于在复杂环境中精确识别和追踪多个移动目标,广泛应用于军事、航空及交通管理系统中。 多目标跟踪 JPDA 是一个适合初学者学习的主题。
  • C++_STC代码(尺度)
    优质
    本项目提供了一个使用C++编写的STC(Space-Time-Cube)算法实现,专注于视频中的目标运动分析。该代码支持多尺度处理,能够适应不同场景的需求,提高目标跟踪的准确性和效率。 C++版STC跟踪代码已在VS2008+OpenCV2.3.1上调试通过。