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MultiHand-Tracking: 适用于Mediapipe多手追踪的Python封装库

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简介:
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。

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客服
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  • MultiHand-Tracking: MediapipePython
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    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。
  • Google MediaPipe Holistic Tracking GPU.apk 全面跟
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    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。
  • PythonMediapipe在Unity中进行姿态
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    本项目探索了如何结合Python、Mediapipe与Unity引擎,实现高效的人体姿态实时追踪技术,为虚拟现实及游戏开发提供精准的动作捕捉解决方案。 【作品名称】:基于Python+mediapipe在Unity中实现姿态追踪 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】 本项目旨在利用mediapipe库实现在Unity中的姿态追踪功能,为用户提供一个结合Python和Unity的开发环境,以实现高效且灵活的姿态识别应用。 ### 第三方库要求 - mediapipe ### 使用方法 1. 首先运行udptracker.py脚本。 2. 根据需要更改ip地址和端口。
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  • mediapipeaar示例-master.zip
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    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。
  • Yolov8 Tracking支持DeepSort、StrongSort、ByteTrack、BoTSORT等
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    简介:Yolov8 Tracking集成多种先进追踪算法(如DeepSort、StrongSort、ByteTrack和BoTSORT),提供高效准确的目标跟踪解决方案。 该项目支持多种先进的多目标跟踪器,包括BoTSORT、DeepOCSORT、OCSORT、HybridSORT、ByteTrack 和 StrongSORT,并且能够实时进行分割、检测及姿态估计的追踪。此外,项目不仅兼容yolov8,还集成了如yolo-nas、yolox和yolov8-pose等模型,涵盖了多种任务需求。
  • 模板匹配(template matching tracking)
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    模板匹配追踪是一种计算机视觉技术,通过在视频帧序列中寻找与预设图像(即模板)相匹配的区域来实现目标定位和跟踪。这种方法简单直接,在特定条件下表现出色。 本程序采用基于模板匹配的简单跟踪方法。其核心思想是将要跟踪的目标保存下来,在每一帧图像到来时,在整幅图像中寻找与该目标最相似的图像块,以此作为当前帧中的目标位置。为了适应目标的变化,每帧匹配到的目标会被用作下一帧的模板,从而实现在线更新功能。
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    本资源提供LQFP封装的详细设计模型,专为Altium Designer软件打造的三维PCB封装库。助力工程师高效完成电路板设计工作。 LQFP封装(三维PCB封装库)AD用PCB封装库由作者整理并分享,请大家下载使用。文件是作者辛苦整理的成果,仅供个人使用,请勿随意传播,谢谢!
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