借助TensorFlow Lite和MediaPipe,谷歌刚刚开源了一款手势识别器,可以直接在手机上运行,实时跟踪,并且已经开源。
就在不久前,Google 人工智能实验室宣布,他们在「实时手部跟踪」方面取得了新的进展,并将这项新技术运用在了 MediaPipe 中,这也是 AI 计算机视觉任务的一大突破。这一技术不光可以在手机上实现实时捕捉性能,甚至可以同时对多个手的动作进行跟踪。目前,Google 已经将该项目开源,并且发布了相关博客介绍了这项技术,AI 开发者将其内容整理编译如下。
近日,谷歌发布了一个高性能的实时手部追踪系统。不需要高性能的GPU、TPU,在手机上就能用!
能够感知手的形状和运动,这是改善各种技术领域和平台的用户体验的重要组成部分。例如,它可以形成手语理解和手势控制的基础,并且还可以在增强现实中实现物理世界之上的数字内容和信息的叠加。虽然对人们来说很自然,强大的实时手感是一项极具挑战性的计算机视觉任务,因为手经常遮挡自己或彼此(例如手指/手掌闭塞和手抖)并且缺乏高对比度模式。
本期将介绍并演示基于MediaPipe的手势骨架与特征点提取步骤以及以此为基础实现手势识别的方法。
这个是真的,首先需要从Google在2020年发布的mediapipe开发包说起,这个开发包集成了人脸、眼睛、虹膜、手势、姿态等各种landmark检测与跟踪算法。
---- 新智元报道 作者:Ivan Grishchenko & Valentin Bazarevsky 【新智元导读】谷歌MediaPipe Holistic为突破性的 540 多个关键点(33 个姿势、21 个手和468 个人脸关键点)提供了统一的拓扑结构,并在移动设备上实现了近乎实时的性能。 在移动设备上对人体姿势、人脸关键点和手部追踪的实时同步感知,可以实现各种有趣的应用,如健身和运动分析、手势控制和手语识别、增强现实效果等。 谷歌之前发布的 MediaPipe 就是一个专门为GPU或CP
---- 新智元报道 编辑:QJB 【新智元导读】最近,谷歌AI 宣布推出了 MediaPipe Holistic,提供了一种新颖的人体姿势拓扑结构。MediaPipe 是专门为利用加速推理(例如 GPU 或 CPU)的复杂感知管道而设计的开放源代码框架,已经为很多复杂任务提供了快速,准确而又独立的解决方案。 在移动设备上实时、同步地感知人体姿势、脸部标记和手势跟踪等可以实现各种有趣的应用,例如健身和运动分析、姿态控制和手语识别、扩增实境效果等等。 谷歌的MediaPipe 是一个开源
上一篇文章介绍了MediaPipe中手势关键点检测与简单的手势识别,本文介绍如何试用MediaPipe实现人脸3D点云数据提取,提取的数据为人脸468点位, 相关的论文来自这里:
实时手势和动作跟踪器是手语识别和手势控制系统的重要组成部分,但是它们经常因遮挡和缺乏对比模式,无法可靠或稳健地执行任务。
机器之心报道 编辑:泽南 上周,Google 开发者大会重聚线下。 自从十年前吴恩达、Quoc Le 等人发表「识别猫」论文,引发技术革命之后,Google 一直引领着机器学习的风向,这家公司举办的开发者大会总会受到人们额外的关注。 9 月 14 日到 15 日,Google 开发者大会在上海举行。在这场活动中,Google 围绕自身在科技领域的最新技术,介绍了跨平台技术、隐私保护、机器学习、XR 等技术,以及与很多合作伙伴的最新落地成果。 在机器学习领域里,TensorFlow 作为最流行的框架一直被人
这是一个用来写写画画的手部跟踪程序,开发者将它命名为YoHa(Your Hand Tracking)。
在12月初,我诞生了这个想法。现在的拍摄效果的转换都是人和机器通过物理接触完成,包括开始拍摄,各种拍摄效果等,几乎都是通过手指来完成。人类具有丰富的表达自我的能力,手势是表达自我的手段之一。无论是哪个地域的文化,一些手势都有其含义。在深度学习时代,我们完全可以用手势代替手指,告诉机器我们想做什么样的事情,想调换什么拍摄模式,因此HandAI诞生了。固然手指在更多的场合还是很方便,但我做这个事情,不想去探讨手势控制的价值以及实用性,我只是单纯想做这个事情。
我是一名专注于机器学习和机器人技术自由者。我的热情始于大学期间的人工智能课程,这促使我探索人机交互的新方法。尤其对于机械臂的操作,我一直想要简化其复杂性,使之更加直观和易于使用。
机器之心报道 编辑:杜伟、陈萍 有了这个项目,大家终于可以亲身体验一把人体姿态估计成像的神奇之处了! 在 CV 领域,人体姿态估计(human pose estimation)利用目标检测模型和姿态估计模型来识别出人体各个关节的位置和网格,并已在动作识别、动画、游戏、运动捕捉系统中有着广泛的应用。 但遗憾的是,人体姿态估计常常见诸于学术研究中,普通读者很难亲身体验它的神奇成像效果。 近日,机器之心在 GitHub 上发现了一个有趣的项目「air-drawing」,作者创建了一个利用深度学习的工具,使你在配有
最近Reddit上一个小哥发帖,借助深度学习技术,随着手指的移动,可以在屏幕上隔空绘制图形,可以实现了这样的一个效果。
用mediapipe可以进行手部标记。获得手部标记后,我们可以做一些应用,例如显示、利用手势进行一些控制等。本文介绍了使用opencv和mediapipe检测和显示摄像头(或视频)中的手并进行标记,然后应用手部标记操作电脑音量。
OpenCV 是一个用于计算机视觉应用程序的库。在 OpenCV 的帮助下,我们可以构建大量实时运行更好的应用程序。主要用于图像和视频处理。
设置小球坐标变量 : 其中 currentX 是距离左侧边界的距离 , currentY 是距离右侧边界的距离 ;
GestureDetector 组件中可设置的选项 , 在构造函数中的可选参数中, 大部分是回调方法设置字段 ;
本文将使用Python和MediaPipe搭建一个嗜睡检测系统 (包含详细步骤 + 源码)。
Mediapipe是Google开发的一种跨平台框架,用于构建实时音频、视频和多媒体数据处理应用程序。它提供了一系列预构建的机器学习和计算机视觉模型,可用于实现诸如姿势识别、人脸检测、手势识别、目标追踪等应用。Mediapipe的主要特点是高效、可扩展和跨平台,它支持多种操作系统(包括Android、iOS和桌面操作系统)和多种编程语言(包括C ++、Python和Java)。
随着美国openAI公司的CahtGPT诞生,人工智能开启了再度觉醒状态。在这样的一个时代的大背景下,演变出了“智能+万物”的潜在主题。全球智能化,已经成为了一个必然的趋势。人工智能时时代发展不可取代的产物。作为一名大学生,我甘愿为时代的发展贡献犬马之劳!!!
【导读】我爱计算机视觉(aicvml)CV君推荐道:“虽然它是出自Google Research,但不是一个实验品,而是已经应用于谷歌多款产品中,还在开发中,将来也许会成为一款重要的专注于媒体的机器学习应用框架,非常值得做计算机视觉相关工程开发的朋友参考。”
MediaPipe是用于构建跨平台多模态应用ML管道的框架,其包括快速ML推理,经典计算机视觉和媒体内容处理(如视频解码)。下面是用于对象检测与追踪的MediaPipe示例图,它由4个计算节点组成:PacketResampler计算器;先前发布的ObjectDetection子图;围绕上述BoxTrakcing子图的ObjectTracking子图;以及绘制可视化效果的Renderer子图。
ObjectDetection子图仅在请求时运行,例如以任意帧速率或由特定信号触发。更具体地讲,在将视频帧传递到ObjectDetection之前,本示例中的PacketResampler将它们暂时采样为0.5 fps。你可以在PacketResampler中将这一选项配置为不同的帧速率。正是因为如此,在识别的时候可以时间抖动更少,而且可以跨帧维护对象ID。
OpenCV是一个基于Apache2.0许可发行的跨平台计算机视觉与机器学习的软件库。
机器学习(ML)的最新技术已经在许多计算机视觉任务上取得了SOTA的结果,但仅仅是通过在2D照片上训练模型而已。
本文主要介绍使用Python和MediaPipe实现通过手势控制系统音量大小的应用。
之前我们介绍了GestureDetector的定义和其提供的一些基本的方法,GestureDetector的好处就是可以把任何一个widget都赋予类似button的功能。
这是一套 张风捷特烈 出品的 Flutter&Flame 系列教程,发布于掘金社区。如果你在其他平台看到本文,可以根据对于链接移步到掘金中查看。因为文章可能会更新、修正,一切以掘金文章版本为准。本系列文章一览:
原文链接:https://ai.googleblog.com/2020/02/autoflip-open-source-framework-for.html
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,提供面部识别、手势识别的开源解决方案,支持python和java等语言
当我们设计师输出了精美的设计稿,然后附带了一个流畅的手势动画,交付给开发的时候,也期待着开发大佬搞出和自己预期一样体验流畅。但是等到实际体验的时候,却发现有一种说不出的闹心。 “这个感觉不好按...” “划起来咋这么费劲呢?” “怎么感觉动画怪怪的。” Chapter 1 我们与流畅的距离 当你正准备和开发一通友好探讨的时候,这个时候开发向你发起了一系列灵魂拷问: “你这个左滑的手势,划多少才算触发?划多快才算触发?如果划了一半划回去算不算触发?如果我先点击后滑动算不算触发?松手之后的动画是多快的速度
如果可以模拟 PointerEvent 进行分发,那么在应用中就可以通过 代码 来触发手势事件,这样就能解放双手。如果结合语音监听,通过代码处理,说话也能触发手势操作,岂不美哉。 作为探索完 手势机制 和 滑动机制 ,又有完成这两本小册的我,感觉这个问题应该可解。下面就将整个问题的解决过程进行梳理,带大家再认识一下手势底层的相关实现。
MediaPipe以前可以部署到台式机,运行Android和iOS的移动设备以及诸如Google的Coral硬件系列之类的边缘设备,但是它越来越多地通过 WebAssembly,可执行程序的便携式二进制代码格式和XNNPack ML推理库进入网络,这是浮点AI推理运算符的优化集合。在图形和渲染方面,MediaPipe现在会自动直接进入WebGL,这是一个JavaScript API,用于在任何兼容的Web浏览器中渲染交互式2D和3D图形,从而使该浏览器在运行时创建一个虚拟机,可以非常快速地执行指令。
为电视和显示器拍摄制作的视频常常使用横向16:9或者4:3比例。然而越来越多的用户开始在移动设备上制作和观看视频,传统的画面比例并不能完美兼容。为此需要对视频画面进行剪裁,传统的做法涉及到静态剪裁,例如,选定好可视区域,然后把区域外的内容全部剪掉。不幸的是,由于构图种类和相机运动模式繁多,这种静态剪裁经常产出无法让人满意的结果。而其他特殊的做法,常常要求拍摄者手动确定每个画面的目标,并追踪他们在每帧间的转变,然后相应的剪裁掉多余的画面。这个过程是非常耗时、乏味且容易出错的。
移动的和PC端有什么不同呢?同样的H5可以运行在APP端,也可以运行在PC端。两者最大的区别就是移动端可以用手势。手势可以做到一些比如左滑右滑,上滑下滑,缩放等操作。
有了Flutter,就有了几乎无穷无尽的可能性,因此即使是体量巨大的App也可以轻松地被创建出来。如果你是做移动App开发的并且尚未尝试过Flutter,我强烈建议你试一下,因为我相信你也会爱上它的。
继 《Flutter 绘制指南 - 妙笔生花》 小册之后,经过小半年的业余时间:从整体构思到代码案例实现,从源码调试 到 分析码字,我的第二本小册 《Flutter 手势探索 - 执掌天下》 终于和大家见面了。
对象检测一直是计算机视觉中研究最广泛的问题之一。作为最基本和最基本的检测形式之一,并且其用途无与伦比,对象检测已在许多基于商业计算机视觉的应用中使用。
本实验目的在JetBot智能小车实现手势识别功能,使用板卡为Jetson Nano。通过小车摄像头,识别五个不同的手势,实现小车的运动及灯光控制。
谷歌官方在 Flutter 2.0 的发布上说过:“每个应用程序都可以通过 Flutter 2 进行免升级,因为它们现在可以在不重写的情况下扩展到 Desktop 和 Web ” 。
因为手机平板等各种终端设备层出不穷,制作人拍个视频还要剪裁成各种尺寸,以便分发到各种渠道。然而,如果要聚焦于核心内容,那么能追踪主体,并剪裁视频长宽尺寸的能力就必不可少了。
跨平台框架都会面对和原生平台沟通的问题,Flutter 也不例外,在实际工程落地的过程中经常会碰到手势识别交互的问题。本文介绍了西瓜视频解决 Flutter 和 iOS 手势冲突的方案,详细内容如下。
随着人脸识别技术的发展,给我们的日常生活带来了许多的便利,但是同样的也存在隐私的问题。以及可能被不法分子用于做一些违法事情。
用opencv库拍摄一帧图片,用mediapipe库识别人手和标识点,然后用opencv在视频上添加标识的信息,最后用opencv合成一个动态视频输出
Flutter 3 是我们正式为全平台提供支持的一个重量级里程碑,距离它的发布仅过去了三个月,今天让我们有请 Flutter 3.3 正式版!近三个月我们并没有放慢更新迭代的速度——自 Flutter 3 发布以来,我们已经为 Flutter 合并了 5687 个拉取请求。
本篇将带你深入了解 Flutter 中的手势事件传递、事件分发、事件冲突竞争,滑动流畅等等的原理,帮你构建一个完整的 Flutter 闭环手势知识体系,这也许是目前最全面的手势事件和滑动源码的深入文章了。
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