使用mediapipe谷歌手势模型实现手势识别和手势动作识别

实现手势及动作移动方向识别
最新推荐文章于 2025-10-13 23:55:00 发布
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本文聚焦信息技术领域，实现了手势识别以及手势动作移动方向的识别，还给出了具体代码地址。

具体代码地址 ：点击这里

本文实现手势识别和手势的动作移动方向识别。

MediaPipe训练自定义手势识别模型
fukioston的博客
01-19 4089
MediaPipe支持人脸识别、目标检测、图像分类、人像分割、手势识别、文本分类、语音分类。每个模块都有对应的模型，但是原来的模型不一定符合你的需求，比如手势识别中能识别的手势可能不是你想要的手势，这时候你可以自训练一个手势识别模型。
Mediapipe实现手势识别教程
m0_73726178的博客
07-22 8262
本文介绍了手势识别的详细思路和代码，希望能帮助到大家！
计算机视觉（opencv）——基于 MediaPipe 与机器学习的手势识别系统
最新发布
2302_78022640的博客
10-13 1222
本文系统实现了一个完整的“基于MediaPipe + 传统机器学习”的手势识别系统。✅利用MediaPipe获取21个手部关键点；将三维坐标展开为63维特征；采用标准化处理与多模型对比；支持实时摄像头推理；准确率可达90%以上。✅使用LSTM或CNN实现动态手势识别；引入多手检测；扩展更多手势类别；与智能家居或机器人系统联动。
mediapipe学习-手势识别 增加简单手势识别(6)
yunteng521的博客
08-21 1995
mediapipe学习-手势识别 增加简单手势识别(6)
Python + opencv + mediapipe 实现手势识别
恍恍惚惚的大穷猫的博客
03-19 9830
Python + opencv + mediapipe 实现手势识别 MediaPipe是一款由 Google Research 开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架。在谷歌，一系列重要产品，如 YouTube、Google Lens、ARCore、Google Home 以及 Nest，都已深度整合了 MediaPipe。 https://google.github.io/mediapipe/ 环境安装 编辑器：VS code 依赖组件：opencv 、mediapipe python -m pip
AI模型-mediapipe手势识别
naikes的博客
08-27 239
该代码示例展示了如何使用MediaPipe库实现基础的手势检测功能。通过创建手部检测模型，可识别图片中的手势并绘制关键点坐标。虽然能获取手势轮廓，但当前版本仅能检测手势存在，无法识别具体数字(如1或2)。后续可通过增加训练样本、分析关键点坐标模式来实现更精确的手势分类识别。
基于 MediaPipe 识别手部节点数据训练神经网络手势动作识别模型
08-15
MediaPipe 是一个由 Google 开发的跨平台框架，旨在帮助...通过不断优化算法和模型结构，结合丰富的手部节点数据和强大的计算资源，研究者能够不断突破技术的限制，推动手势识别技术朝着更加精准、高效的未来迈进。
基于 mediapipe 手部节点数据的神经网络手势动作识别模型训练
08-15
在众多手势识别方法中，基于神经网络的手势动作识别模型因其高效性和准确性而备受推崇。本文将探讨如何利用mediapipe工具来获取手部节点数据，并以此数据为基础训练一个手势动作识别模型。 MediaPipe是由谷歌开发的...
手势识别交互系统：基于MediaPipe和PyQt5的实现
05-08
手势识别交互系统是一种应用了现代计算机视觉技术的交互方式，它通过识别人手的动作，将手势转换为计算机可识别的信号，从而实现对电子设备的控制。本系统集成了MediaPipe和PyQt5两个强大的工具，分别用于处理手势...
基于python mediapipe opencv 的手势识别、手指计数、 完整代码+测试数据 计算机毕设 可直接运行
03-14
篇我们将会用到Python的OpenCV模块和手部模型模块mediapipe，在Python的pip安装方法中，安装方法如下： opencv是常用的图像识别模块 mediapipe是谷歌开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架。 pip install ...
基于Mediapipe手势识别
公众号：风景邮递Yuan的博客
05-01 3083
Mediapipe是谷歌开源的跨平台机器学习解决方案，其能够通过摄像头传输的视频数据，实时地检测出人体姿态、面部表情、手势等信息，并以可视化的形式进行展示，为各类应用提供了更加精准和智能的基础支持。2. 数据预处理：利用Mediapipe提供的深度学习模型，在采集到的图像数据上进行特征提取、归一化和降维等操作，以便进行后续的数据分析和模型训练。3. 模型训练：根据采集到的数据和手势分类标签，利用Mediapipe提供的机器学习算法，对手势图像进行分类和识别，输出对应的手势类别。看是否能够正常安装。
mediapipemultihandstrackingapp:通过Mediapipe进行手势识别
05-10
通过Android上的Mediapipe进行手势识别 看到这些是使用Android档案（AAR）和Gradle，手势识别的想法来自于 ， 如果有帮助，请给我个星星。
Mediapipe5种手势识别
kulian1997的博客
07-12 1799
本次给大家带来的项目是使用谷歌Mediapipe训练好的模型进行特点的手势识别，包括五种特定的手势识别，thumbs_up、victory、thumbs_down、pointing_up等。
利用 MediaPipe 和 TensorFlow.js 检测 3D 手部姿态
谷歌开发者
12-28 3485
发布人：来自 Google 的 Valentin Bazarevsky、 Ivan Grishchenko、Eduard Gabriel Bazavan、Andrei Zanfir、Mih...
使用mediapipe训练手指数字识别
科小勒的博客
07-29 4493
本文是从0开始创建一个识别手势的机器学习模型，为了识别手势，采用mediapipe模型，这个模型会返回手指的位置，之后再通过训练一个模型将这些位置分类得到手势
Mediapipe 手势识别
热门推荐
Zcc的博客
04-29 1万+
Mediapipe 实现手势识别（石头剪刀布）封装函数（可跳过）手势判断完整代码相关连接 环境：python3.8，pycharm2020 硬件：罗技c505e 基于前面一篇文章，我们已经能够实现手关键点的信息的提取，通过对这些信息的处理我们可以很轻松地进行手势识别。（完整代码见文末） 先看一波效果图: 封装函数（可跳过） 为方便调用，先将之前关键点提取相关函数分装成类 import cv2 import mediapipe as mp import time import math class ha
【opencv】【mediapipe】手势检测的有趣玩法
qq_29367075的博客
04-17 4498
今天学习mediapipe检测手势识别 mediapipe还有很多其他很多有趣的应用，后面都是会慢慢学习到的。 import cv2 import mediapipe as mp import time cap = cv2.VideoCapture(0) cap.set(3, 1280) # 设置宽 cap.set(4, 720) # 设置高 mpHands = mp.solutions.hands # 检测手的类 # 检测 mpHandDetesctor = mpHands.Hands(sta
MediaPipe手势识别
whaosoft143ai的博客
06-17 1005
whaosoft aiot (3) 基于此你可以做个简单额手势识别或者手势靠近远离屏幕的小程序，当然不仅要考虑关节点的坐标，可能还需要计算角度已经以前的状态等等，比如下面这样：whaosoft aiot。(2) 手部关节点坐标(x,y,z)输出为小于1的小数，需要归一化后显示到图像上，这部分可以查看上部分源码后转到定义查看，这里给出demo代码，另外。：MediaPipe手势检测与骨架提取模型识别相较传统方法更稳定，而且提供手指关节的3D坐标点，对于手势识别与进一步手势动作相关开发有很大帮助。
基于mediapipe的手势数字识别
weixin_43917589的博客
06-03 1万+
基于mediapipe识别手势所对应的数字(一、二、三、四、五)。 mediapipe的官网 总体思路：mediapipe可以识别手掌的关键点，我的思路是识别单根手指是否弯曲，然后根据五根手指的弯曲程度判断手势所对应的数字。那怎么判断单根手指是否弯曲呢？ 我是根据手指的四个关键点的相对位置。比如识别大拇指的弯曲程度，先计算点4和点3的角度a，再计算点2和点1的角度b，最后计算角度a和角度b的差值的绝对值，如果绝对值小于12度，则认为大拇指是伸直的。其他手指同理。那怎么根据五根手指的弯曲程度判断手势所对应的数
基于OpenCV和MediaPipe的手势识别系统实现
本文以“手势识别实现[源码]”为题，深入探讨了基于OpenCV和MediaPipe构建的手势识别系统的完整技术路径与实现细节，涵盖从图像采集到手势分类的全流程设计，系统架构清晰、模块划分合理，并通过多项算法优化提升了...
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