lilinke的博客

从 2015 年的 ** YOLOV1，2016 年 YOLOV2，2018 年的 YOLOV73，到 **2020 年的 YOLOV4、 YOLOV5， 以及最近出现的 ** YOLOV76** 和 ** YOLOV7** 可以说 YOLO 系列见证了深度学习时代目标检测的演化。对于 YOLO 的基础知识以及 YOLOV1 到 YOLOV5 可以去看大白的 YOLO 系列，本文主要对 YOLOV7 的网络结构进行一个梳理，便于大家直观的感受。 1. YOLOV7 整体结构 ...

本文主要基于 OpenCV 和 MediaPipe 实现虚拟方块的拖放，最终效果如下： OpenCV 实现虚拟方块拖放 主要分为下面几个步骤 利用 opencv 读取摄像头视频 利用 mediaPipe 获取手掌关键点位置 定义拖放手势：主要是根据食指和中指的距离远近来决定是否拖放 更新方块，画出图像位置 手势检测 手势检测我们主要是用 MediaPipe 中的手势检测，其输出为2