MediaPipe+OpenCV 实现实时手势识别(附Python源码)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了MediaPipe+OpenCV 实现实时手势识别(附Python源码)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

MediaPipe官网:https://developers.google.com/mediapipe

MediaPipe仓库:https://github.com/google/mediapipe

MediaPipe+OpenCV 实现实时手势识别(附Python源码),深度学习,人工智能,算法

一、MediaPipe介绍

MediaPipe 是一个由 Google 开发的开源跨平台机器学习框架,用于构建视觉和感知应用程序。它提供了一系列预训练的机器学习模型和工具,使开发者能够轻松地构建基于计算机视觉和机器学习的应用程序。MediaPipe 的主要特点包括以下几点:

  1. 跨平台支持:MediaPipe 可以在多种操作系统上运行,包括 Windows、macOS、Linux 和 Android。这使得开发者能够构建适用于不同设备和操作系统的应用程序。

  2. 模型库:MediaPipe 提供了一系列预训练的机器学习模型,涵盖了许多不同的应用领域,包括人体姿势估计、手部跟踪、面部检测、手势识别、物体检测和跟踪等。这些模型可以用于快速构建各种视觉和感知应用。

  3. 易用性:MediaPipe 提供了易于使用的 API,使开发者能够轻松地集成模型和工具,无需深度学习专业知识。它还包括一组预构建的计算图,可用于加速开发。

  4. 实时性:MediaPipe 的设计注重实时性能,因此非常适用于需要快速处理图像和视频数据的应用程序,如增强现实(AR)、虚拟现实(VR)和实时视频分析。

  5. 可扩展性:开发者可以自定义和扩展现有的模型和工具,以满足特定应用的需求。这使得它非常灵活,适用于各种不同的项目。

  6. 社区支持:MediaPipe 拥有一个活跃的开发者社区,提供文档、示例代码和支持,以帮助开发者更轻松地使用框架。

总之,MediaPipe 是一个功能强大的开源框架,可用于构建各种视觉和感知应用程序,从简单的图像处理到复杂的实时分析和交互式应用。它的跨平台支持和丰富的模型库使开发者能够更容易地开发出创新性的应用。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-733300.html

二、MediaPipe使用示例代码

import mediapipe as mp
import cv2

# 初始化手势识别模块
hands = mp.solutions.hands

# 初始化绘图模块
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils

# 初始化摄像头输入
cap = cv2.VideoCapture(0)  # 打开默认摄像头

# 处理帧并进行手势识别
with hands.Hands(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as hand_module:
    while cap.isOpened():
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            continue

        # 将帧转换为RGB格式
        frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)

        # 进行手势检测
        results = hand_module.process(frame_rgb)

        # 绘制检测结果
        if results.multi_hand_landmarks:
            for landmarks in results.multi_hand_landmarks:
                mp_drawing.draw_landmarks(frame, landmarks, hands.HAND_CONNECTIONS)

        # 显示帧
        cv2.imshow('Hand Tracking', frame)

        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27:  # 按下Esc键退出
            break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

到了这里,关于MediaPipe+OpenCV 实现实时手势识别(附Python源码)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • [ Python+OpenCV+Mediapipe ] 实现手势控制音量

    目录 一、写在前面 二、本文内容 三、开发环境  四、代码实现 4.1引入所需包 4.2 定义一个类并初始化 4.3 定义绘制一界面并实现音量控制的主方法 五、看一看实际效果吧 六、完整代码 七、小结  八、感谢        本文所用例子为个人学习的小结,如有不足之处请各位多多

    2024年02月22日
    浏览(55)
  • Opencv + MediaPipe -> 手势识别

    一、概述         OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个跨平台的计算机视觉库,它提供了许多用于图像和视频处理的功能,包括图像和视频的读取、预处理、特征提取、特征匹配、目标检测等。OpenCV是C++编写的,也提供了Python、Java等语言的接口,可以方便地在不同

    2024年02月05日
    浏览(77)
  • 基于opencv-mediapipe的手势识别

    上一篇文章介绍了基于opencv的手势识别,如果大家运行了我的代码,会发现代码中找出手部轮廓的效果不是很理想。当时我在网上找寻解决的办法,刚好找到了mediapip库,然后我就利用opencv和mediapipe这两个库重新进行了手势识别的代码编写。效果还不错,写篇文章记录一下。

    2024年02月09日
    浏览(51)
  • python+opencv+mediapipe实现手势检测上下左右(含完整代码)

    应用场景:ai换脸,根据左右手势选择图片,上下则表示选中。 版本号:python3.7(一开始是3.6,但是mediapipe最低就是3.7 因为网上检测的都不太准,所以我在判断的时候加入了如果70次里55次检测的是左才返回左,测试完之后效果还可以,蛮准的。判断方法想的头都要秃了。 实

    2024年04月11日
    浏览(49)
  • 竞赛选题 深度学习手势检测与识别算法 - opencv python

    🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是 🚩 深度学习图像识别手势检测识别系统 该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐! 🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数:3分 工作量:3分 创新点:4分 🧿 更多资料, 项目分享: https://gitee.com/danc

    2024年02月05日
    浏览(70)
  • 毕设项目分享 基于机器视觉opencv的手势检测 手势识别 算法 - 深度学习 卷积神经网络 opencv python

    今天学长向大家介绍一个机器视觉项目 基于机器视觉opencv的手势检测 手势识别 算法 普通机器视觉手势检测的基本流程如下: 其中轮廓的提取,多边形拟合曲线的求法,凸包集和凹陷集的求法都是采用opencv中自带的函数。手势数字的识别是利用凸包点以及凹陷点和手部中心

    2024年02月03日
    浏览(80)
  • 计算机竞赛 题目:基于机器视觉opencv的手势检测 手势识别 算法 - 深度学习 卷积神经网络 opencv python

    🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是 基于机器视觉opencv的手势检测 手势识别 算法 该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐! 🧿 更多资料, 项目分享: https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate 普通机器视觉手势检测的基本流程如下: 其中轮廓的提取,多边形

    2024年02月07日
    浏览(80)
  • 软件工程毕设 基于机器视觉opencv的手势检测 手势识别 算法 - 深度学习 卷积神经网络 opencv python

    今天学长向大家介绍一个机器视觉项目 基于机器视觉opencv的手势检测 手势识别 算法 普通机器视觉手势检测的基本流程如下: 其中轮廓的提取,多边形拟合曲线的求法,凸包集和凹陷集的求法都是采用opencv中自带的函数。手势数字的识别是利用凸包点以及凹陷点和手部中心

    2024年01月17日
    浏览(78)
  • 计算机毕设 深度学习手势识别 - yolo python opencv cnn 机器视觉

    🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。 为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设,学长分享优质毕业设计项目,今天

    2024年02月14日
    浏览(67)
  • 基于OpenCV的简易实时手势识别(含代码)

    这是我大一寒假时写着玩的,非常简陋。基于凸包检测,所以实际上是计算指尖数量判断1~5的手势。又为1 ~3手势赋了控制鼠标操作的功能(但不能移动鼠标,而且因为手势识别不太准确所以这个功能实现得很废/doge)。(才疏学浅,希望有生之年能写个更好的 版本信息:Vi

    2024年02月03日
    浏览(51)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包