Mediapipe hands python结果没有multi_hand_world_landmarks - 腾讯云开发者社区

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用mediapipe实现手部标记

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。环境&简介 opencv-python：视觉相关。...使用pip安装它们： pip install opencv-python pip install mediapipe mediapipe官网的介绍：本地的机器学习，支持常见的视觉任务：目标检测，图像分类...提供Andorid,JS,python接口。官网：https://developers.google.com/mediapipe 手部标记 1....使用mediapipe识别/标记手部 mediapipe的使用比较简单，只需要实例化一个相应的对象，传入图片获取结果。...import time import cv2 import mediapipe as mp cap = cv2.VideoCapture(0) mp_hands = mp.solutions.hands

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opencv+

一、下载模块/库 pip install +扩展库；opencv-python和mediapipe 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。...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）。...as mp cap=cv2.VideoCapture(0) mpHands=mp.solutions.hands # 坐标 hands=mpHands.Hands() while True...as mp cap=cv2.VideoCapture(0) mpHands=mp.solutions.hands # 坐标 hands=mpHands.Hands() mpDraw =mp.solutions.drawing_utils...as mp import time #一秒钟几次画面 cap=cv2.VideoCapture(0) mpHands=mp.solutions.hands # 坐标 hands=mpHands.Hands

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MediaPipe + OpenCV五分钟搞定手势识别

MediaPipe介绍这个是真的，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。...支持的平台跟语言也非常的丰富，图示如下：只说一遍，感觉要逆天了，依赖库只有一个就是opencv，python版本的安装特别简单，直接运行下面的命令行： pip install mediapipe 手势...landmark检测直接运行官方提供的Python演示程序，需要稍微修改一下，因为版本更新了，演示程序有点问题，改完之后执行运行视频测试，完美get到手势landmark关键点：手势landmark...的关键点编号与解释如下：修改后的代码如下： import cv2 import mediapipe as mp mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils mp_hands...cv2.imshow('MediaPipe Hands', cv2.flip(image, 1)) if cv2.waitKey(5) & 0xFF == 27: break cap.release

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MediaPipe实现手指关键点检测及追踪，人脸识别及追踪

除了 OpenCV，我们将使用 MediaPipe 库。 1.MediaPipe简介 MediaPipe是一个主要用于构建音频、视频或任何时间序列数据的框架。...安装所需的模块 –> pip install opencv-python –> pip install mediapipe 注意：这里的python版本尽量在3.8以上，不然会报各种错误！！...import cv2 import mediapipe as mp import time cap = cv2.VideoCapture(0) mpHands = mp.solutions.hands...10,70), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3, (255,0,255), 3) cv2.imshow("Image", img) cv2.waitKey(1) 结果见图示...self.drag_active = False # 激活的方块ID self.active_index = -1 # 创建一个方块，但是没有显示

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使用OpenCV和MediaPipe实现姿态识别！

项目地址： https://github.com/google/mediapipe 今天小F就给大家介绍一下，如何使用MediaPipe实现姿态识别！.../ 01 / 依赖安装使用的Python版本是3.9.7。需要安装以下依赖。...mediapipe==0.9.2.1 numpy==1.23.5 opencv-python==4.7.0.72 使用pip命令进行安装，环境配置好后，就可以来看姿态识别的情况了。...): self.mp_hands = mp.solutions.hands self.mp_draw = mp.solutions.drawing_utils...self.hands = self.mp_hands.Hands(static_image, max_hands, complexity, detect_conf, track_conf) def

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大象机器人六轴协作机械臂myCobot 320 进行手势识别

pymycobotpymycobot 是一个用于与 mycobot 机械臂进行串行通信和控制的 Python API。...编译环境操作系统：windows 11编程语言：Python3.9+使用的库：opencv，mediapipe，pymycobot，time手势的识别做识别首先得获得到相机的一个画面，这里我们就用到了opencv...import mediapipe as mp # 初始化MediaPipe Hands模块mp_hands = mp.solutions.handshands = mp_hands.Hands()mp_draw...)这是识别手势之后的输出的结果，它能够精准的识别出手上的每个关节，并且将每个关节的点都命名。...MediaPipe Hands 提供了21个手部关键点（landmarks），这些关键点共同描绘了手的结构，包括手腕、各个手指的各个关节。

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更稳定的手势识别方法--基于手部骨架与关键点检测

介绍关于MediaPipe以前有相关文章介绍，可以参看下面链接： Google开源手势识别--基于TF Lite/MediaPipe 它能做些什么？它支持的语言和平台有哪些？请看下面两张图： ?.../mediapipe/solutions/hands (1) 安装mediapipe，执行pip install mediapipe ?...(3) 代码测试(摄像头实时测试)： import cv2import mediapipe as mpfrom os import listdirmp_drawing = mp.solutions.drawing_utilsmp_hands...()cap.release() 输出与结果： ?...图片检测(可支持多个手掌)： import cv2import mediapipe as mpfrom os import listdirmp_drawing = mp.solutions.drawing_utilsmp_hands

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5分钟完成手势识别项目！CodeBuddy的Craft模式让传统编程方法沦为古董？

安装python这里的python用的是3.9.13版本，根据你的系统来进行安装。我们下载之后会得到这个文件，我们可以双击打开安装即可，这里就不演示过程了。...然后这里再打开PowerShell安装一下依赖，命令如下：pip install mediapipe opencv-python 中国大陆地区可能出现无法下载等情况，自己可以想办法去解决一下。...生成的代码这里附上生成精调之后的代码，各位可以直接用python运行。...import cv2 import mediapipe as mp import numpy as np from collections import deque # 初始化MediaPipe Hands...mp_hands = mp.solutions.hands hands = mp_hands.Hands( static_image_mode=False, max_num_hands

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OpenCV_mediapipe手势识别

OpenCV_mediapipe手势识别概述 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等语言手部的识别会返回21个手势坐标点，具体如下图所示对于mediapipe模块具体见官网 https://google.github.io/mediapipe/solutions/hands...代码手势识别模块文件名：HandTrackingModule.py # -*- coding:utf-8 -*- import cv2 import mediapipe as mp class...# mp的手部支持模块 # Hands完成对Hands初始化配置 self.hands = self.mpHands.Hands(self.mode, self.maxHands...(imgRGB)# 完成图像的处理，输入必须为RGB格式的图片 if self.results.multi_hand_landmarks:# hands in list

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Python实现AI视频识别——手势控制

用opencv识别手势实现原理用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代码 import...# 用mediapipe找手 self.hands = self.mpHands.Hands(self.mode, self.maxHands,...waitKey(1) # 相当于帧数了，这个是1ms一帧，1s60帧 if __name__ == "__main__": # 这样就不会导入这个文件时直接跑程序啦 main() 运行结果...笔者直接在Python3自带的IDLE里跑这个程序的时候，会出现奇怪的闪退。...以下运行结果是在PyCharm里跑的：功能拓展在手指本身的十进制基础上，笔者把手指计数变成了二进制，能表示32个数字。如果用两只手来计数的话可以表示1024个数字。

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JetBot手势识别实验

下面是mediapipe的一个使用示例： import cv2 import mediapipe as mp # 初始化MediaPipe Hands模块 mp_hands = mp.solutions.hands...() 核心代码是mediapipe.solutions.hands.Hands这个函数，该函数的有以下一些参数，具体含义如下： 1.static_image_mode: 类型: bool 默认值:...仅当检测到的手部的置信度高于此值时，检测结果才会被认为有效。值范围是0到1，增大这个值可以减少错误检测，但可能会错过一些正确的检测。...Z坐标的具体数值大小没有绝对的距离意义，主要用于相对深度的比较。...1.6.6 python-dateutil 2.6.1 python-debian 0.1.32 pytz

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应用实例 | 通过手势控制系统音量大小实现步骤(附源码)

导读本文主要介绍使用Python和MediaPipe实现通过手势控制系统音量大小的应用。...具体步骤： (1)提取手部骨架和关键点：基于Google开源项目Mediapipe实现，具体步骤与介绍请查看下面文章↓↓↓：更稳定的手势识别方法--基于手部骨架与关键点检测看完上面文章，你可以实现提取手部骨架和关键点效果如下...完整代码如下： import cv2 import math import time import mediapipe as mp from os import listdir mp_drawing =...mp.solutions.drawing_utils mp_hands = mp.solutions.hands from ctypes import cast, POINTER from comtypes...= mp_hands.Hands( min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) cap = cv2.VideoCapture

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虚拟现实如何改变社交互动？技术加持下的全新社交体验

例如，以下Python代码展示如何使用MediaPipe进行手部追踪：import cv2import mediapipe as mpmp_hands = mp.solutions.handshands...= mp_hands.Hands()mp_draw = mp.solutions.drawing_utilscap = cv2.VideoCapture(0)while True: success..., img = cap.read() img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = hands.process(img_rgb...hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks: mp_draw.draw_landmarks(img, hand_landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS

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【Python】算法：opencv-python环境配置与基础示例

OpenCV 支持多种编程语言，包括 C++、Python、Java 等。在 Python 中使用 OpenCV，可以通过安装相应的 Python 包 opencv-python 来使用。 2....for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 3) # 显示结果帧...('q'): break # 释放摄像头资源 cap.release() cv2.destroyAllWindows() 手势控制电脑音量示例： import cv2 import mediapipe...cv2.COLOR_BGR2RGB) # 镜像 image = cv2.flip(image, 1) # mediapipe...(x + w, y + h), color, 2) cv2.putText(image, label, (x, y - 10), font, 0.5, color, 2) # 显示结果图像

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网红模型作者是调包侠？Reddit 小哥发布手势绘画模型，获超2300个赞

谁的童年没有对着空气画画呢？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。...手势检测（handpose detection）使用MediaPipe toolbox 中 Hands 提供的功能。...MediaPipe Hands能够定位出21个手的坐标，并在桌面端和移动端进行实时推理，甚至多个手也不在话下。绘图预测部分仅使用手指位置，而不使用真实绘制出来图像作为模型输入。...起初作者的设想是对绘图进行实时预测，在用户绘画的过程中对笔画的上升和下降进行预测，但这项任务的实现很难，并且结果也不理想，所以就放弃了，这也是作者使用双向LSTM 的原因。...作者回复道，追踪手指的OpenCV项目有很多，但他们都没有预测手指的方向。当然鼓励、赞赏的网友还是大多数，你觉得他是调包还是真的有点东西？

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Python教程：利用cv2模块识别手势

它轻量级而且高效—-由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成, 同时提供了Python, Ruby, MATLAB等语言的接口, 实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。...安装相关模块： pip install OpenCV-python pip install cvzone pip install mediapipe 源码： import cv2 from cvzone.HandTrackingModule...设置宽度 detector = HandDetector(detectionCon=0.7) # 设置阈值 while True: success, img = cap.read() hands...最终运行效果：以上就是“Python教程：利用cv2模块识别手势”的详细内容

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来玩！电脑端的手势姿态估计，隔空写字、绘图，有摄像头就行

其中，手势检测使用了手部追踪解决方案 MediaPipe toolbox。 ‍...MediaPipe toolbox 项目地址：https://google.github.io/mediapipe/solutions/hands.html 绘图预测部分只用到了手指位置相关技术。...然而，由于任务太难，导致结果很差，因此采用双向 LSTM。...关于深度学习 pipeline 细节，你可以在 jupyter-notebook 中的 python-stuff/deep-learning / 了解更多信息。...对于这个建议，作者表示自己曾尝试过自注意力层，但是结果并不理想。如果有一个更大数据集的话，采用 transformer 效果会更好。

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Mediapipe框架在Android上的使用

sudo apt-get update && sudo apt-get install -y build-essential git python zip adb openjdk-8-jdk 安裝bazel...执行完脚本之后，最好确认一下SDK和NDK有没有下载到对应的目录了。 chmod +x ./setup_android_sdk_and_ndk.sh bash ....load("//mediapipe/java/com/google/mediapipe:mediapipe_aar.bzl", "mediapipe_aar") mediapipe_aar(...{ Log.d(TAG, "[TS:" + packet.getTimestamp() + "] Hand presence is false, no hands...landmarks."); return; } // 如果没有检测到手

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python人工智能【隔空手势控制鼠标】“解放双手“

MediaPipe在训练手掌模型中，使用的是单阶段目标检测算法SSD。...在没有使用2和3的情况下，得到的基线仅为86.22%。增长了9.48个点，说明模型是可以准确识别出手掌的。...self.hands = self.mpHands.Hands(self.mode, self.maxHands, self.model_complexity,self.detectionCon...(imgRGB) print(self.results.multi_handedness) # 获取检测结果中的左右手标签并打印 if self.results.multi_hand_landmarks...self.hands = self.mpHands.Hands(self.mode, self.maxHands, self.model_complexity,self.detectionCon

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Mediapipe框架在Android上的使用

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