基于MediaPipe的手部特征点识别

Silver__Wolf

已于 2024-07-25 09:08:27 修改

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文章标签： pytorch python 深度学习手部关键点

于 2024-07-24 14:35:48 首次发布

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基于MediaPipe的手部特征点识别

MediaPipe简介

MediaPipe Solutions 提供了一套库和工具，可以在安卓或者windows应用中快速应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术。

MediaPipe 手部地标任务可检测图片中手部的特征点。识别效果如下

在这里插入图片描述

环境配置

python -m pip install mediapipe

运行代码


import mediapipe as mp
from mediapipe.tasks import python

BaseOptions = mp.tasks.BaseOptions
HandLandmarker = mp.tasks.vision.HandLandmarker
HandLandmarkerOptions = mp.tasks.vision.HandLandmarkerOptions
VisionRunningMode = mp.tasks.vision.RunningMode

# 加载模型
options = HandLandmarkerOptions(
    base_options=BaseOptions(model_asset_path='model/hand_landmarker.task'),
    running_mode=VisionRunningMode.IMAGE)
with HandLandmarker.create_from_options(options) as landmarker:
    mp_image = mp.Image.create_from_file('./image/a.jpg')

    # 检测图片
    hand_landmarker_result = landmarker.detect(mp_image)
    # 输出手的关键点
    print(hand_landmarker_result)

输出结果

HandLandmarkerResult(handedness=[[Category(index=1, score=0.9459662437438965, display_name='Left', category_name='Left')]], hand_landmarks=[[NormalizedLandmark(x=0.5290346741676331, y=