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Mediapipe应用用于手势识别,支持多手。

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简介:
通过利用Android平台上的Mediapipe工具,我们对手势进行了识别。这项工作依赖于Android档案(AAR)以及Gradle构建系统。手势识别的核心概念源自于[此处应有原始来源],如果您觉得这个信息对您有所帮助,请给予您的评价。

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客服
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  • 通过Mediapipe跟踪
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    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。
  • 使OpenCV的Mediapipe代码
    优质
    本项目利用OpenCV和Mediapipe库实现手势识别功能,通过计算机视觉技术捕捉并解析手部姿态,适用于人机交互、虚拟现实等领域。 基于OpenCV的MediaPipe手势识别代码能够实现实时视频或静态图片的手势识别功能。该代码支持0-9数字手势以及石头、剪刀、布游戏的手势识别,并可通过调整数据集中的图像来训练用户希望识别的新手势。此外,通过优化指节检测算法可以进一步提高识别准确率。 具体使用方法及修改方式详见相关文档或博客文章说明。
  • MediaPipe和OpenCV的.zip
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    本项目提供了一个基于MediaPipe与OpenCV库实现的手势识别系统,能够准确捕捉并解析手部动作,适用于手势控制、虚拟现实等领域。 【项目资源】: 涵盖前端开发、后端编程、移动应用开发、操作系统管理、人工智能技术、物联网设计与实施、信息化管理系统构建、数据库操作以及硬件开发等领域。 包括STM32单片机代码,ESP8266模块程序,PHP语言脚本,QT框架应用程序,Linux系统项目,iOS平台软件,C++和Java编程实例,Python脚本应用案例,Web前端页面源码示例,C#语言的应用程序,EDA设计文件,Proteus仿真模型以及RTOS实时操作系统等项目的完整代码。 【项目质量】: 所有提供的代码都经过全面测试,并确保可以直接运行。 只有在功能验证无误后才会上传至平台供用户下载使用。 【适用人群】: 面向初学者和有一定技术水平的进阶学习者,帮助他们掌握各类技术领域知识与技能; 同时适用于毕业设计、课程作业、工程项目实训或初期项目规划等场景下的实际应用需求。 【附加价值】: 这些资源不仅具有较高的参考意义,也可以直接用于二次开发。 对于已经具备一定基础或者热衷于深入研究的用户来说,在此基础上进行修改和扩展以实现更多功能将非常方便快捷。 【沟通交流】: 如在使用过程中遇到任何问题,请随时提出疑问; 我们鼓励下载并积极利用这些资源,并希望所有使用者能够相互学习,共同成长。
  • Mediapipe学习之:增加简易DEMO(含部姿态
    优质
    本教程介绍了如何使用MediaPipe库进行手势识别,并提供了包含手部姿态识别功能的简易Demo。适合初学者快速上手。 MediaPipe学习-手势识别包括增加简单手势识别的两个DEMO以及手部姿态识别功能。手动编译可以参考相关文档进行操作。
  • MediaPipePython代码 数字的关键点检测
    优质
    本项目提供了一套使用Python和MediaPipe库实现的手势识别系统,专注于通过关键点检测来辨识代表数字的手势。 本项目使用Python的MediaPipe库实现手部关键点检测,并基于此进行手势识别。具体内容包括: 1. 使用MediaPipe库实时检测手部21个关键点。 2. 根据这些关键点的位置计算每个手指的角度。 3. 通过分析手指角度来判断特定的手势,项目中已经包含了数字0到9的手势定义规则。 4. 在调试过程中可以查看各个手指的具体角度,并根据实际情况扩展新的手势识别规则。 代码附有详细注释,便于理解和修改。本程序需要安装以下Python库:opencv, numpy 和 mediapipe。可以通过运行命令`pip install opencv-python numpy mediapipe`来完成这些依赖的安装。
  • Python使mediapipe和opencv的系统源码
    优质
    本项目提供了一套基于Python的源代码,利用Mediapipe和OpenCV实现手势识别功能,适用于手部姿态分析、虚拟操控等应用场景。 Python基于mediapipe + opencv的手势识别系统源码适用于python3.6环境,请运行project_mp.py文件。
  • OpenCV和Python辨
    优质
    本教程介绍如何利用OpenCV与Python进行手势识别技术的学习和实践,帮助读者掌握基本的手势检测方法。 使用Python进行手势识别的代码基于MediaPipe手部关键点检测库来实现数字手势的识别功能。该程序包含以下步骤: 1. 使用MediaPipe库实时检测手部21个关键点; 2. 根据每个手指的关键点坐标计算五根手指的角度; 3. 通过分析这些角度信息,可以判断出0到9之间的特定手势; 4. 在调试过程中可以看到每根手指的具体角度值,并可以根据实际情况定义新的识别规则。 此外,代码中包含详细的注释说明。
  • OpenCV和MediaPipe进行(包括数字及石头剪刀布等
    优质
    本项目采用OpenCV与MediaPipe库实现手势识别功能,涵盖从0到9的手势以及经典游戏“石头、剪刀、布”的动作识别。 基于OpenCV+MediaPipe的手势识别系统能够区分左右手,并定义了15种手势。用户可以根据需要自行增加新的手势类型。该系统支持数字、石头剪刀布等多种手势的识别。