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基于Mediapipe+Opencv实现手势检测
基于Mediapipe+Opencv实现手势检测 一、前言 想实现一下姿态识别的时候，感觉手势识别也蛮重要的就过来顺便实现一下。 二、环境配置 软件： ANACONDA3+Pycharm2019 环境： opencv-python>=4.5.5 mediapipe>=0.8.9.1 注：一定关掉科学上网 三、全部源码 比较短小且只有一个源文件Mediapimediapipe win11环境安装配置，以及编译
参考：Installation - mediapipe (google.github.io) 1、MSYS2 安装 安装到 C:\msys64, 添加环境变量 C:\msys64\usr\bin 到 PATH 打开mysys,执行 pacman -Syu pacman -Su pacman -S git patch unzip 2、Bazel 下载安装 Tags · bazelbuild/bazel (github.com)，5.从开源模型、框架到自研，声网 Web 端虚拟背景算法正式发布
根据研究发现，在平均 38 分钟的视频会议里面，大概会有 13 分钟左右的时间用于处理和干扰相关的事情。同时研究也表明在参加在线会议的时候，人们更加倾向于语音会议，其中一个关键原因就是大家不希望个人隐私暴露于公众的视野。 如何在视频会议中突出演讲者，减少背景当中的干扰信mediapipe 打包exe 加入库
pyinstaller dome.py --add-data="D:\Program Files\Python39\Lib\site-packages\mediapipe\modules;mediapipe\modules" -F -w 文章 源 https://blog.csdn.net/u012219045/article/details/114841287AttributeError: module 'mediapipe.python.solutions.holistic' has no attribute 'UPPER_
# print(help(mp.python.solutions.holistic))使用此命令查看包含的函数 错误部分# body_connections = mp.solutions.holistic.UPPER_BODY_POSE_CONNECTIONS \# if self.up_body_only else mp.solutions.holistic.POSE_CONNECTIONS修改为： body_connections = mp.solutions.hoWindows下编译MediaPipe
文章目录 1. 安装 MSYS21.1 下载1.2 安装 2. 安装Python2.1 安装2.2 安装相关包 3. 安装Visual Studio4. 安装Bazel4.1 安装4.2 设置 Bazel 环境变量4.2.1 BAZEL_VS4.2.2 BAZEL_VC4.2.3 BAZEL_VC_FULL_VERSION4.2.4 BAZEL_WINSDK_FULL_VERSION 5. 安装OpenCV6. 下载MediaPBlinkCounter 中遇到的一些报错及解决方法
1. cannot import name ‘_registerMatType‘ 是因为同时安装了opencv-python和opencv-contrib-python 版本之间不匹配造成的，删除opencv-contrib-python后opencv-python也会出错，就把两个都删除后安装opencv-python及相匹配的版本的opencv-contrib-python（需要同时把两个都删掉） 2.MediaPipe Iris_ 实时虹膜跟踪与深度估计
在现实世界中的许多应用中，比如图像特效、增强现实都依赖于眼睛位置追踪与虹膜追踪。一旦能获得准确的虹膜跟踪，在不需要任何其他设备的情况下人眼到摄像头的距离可以估算出来。这将提供更多的算法适应场景，比如特效应用中根据距离调整特效部件的大小、手机字体随着人眼距离的增在Blender中使用代码控制人物模型的头部姿态 - 代码实践mediapipe版本
在Blender中使用代码控制人物模型的头部姿态 - 代码实践mediapipe版本 flyfish MediaPipe的FaceMesh能够检测468个人脸关键点，这里使用此组件驱动头部动作。本文最后是整体代码。 可以按照该文配置环境，然后安装mediapipe,简便的安装方式就是 pip install mediapipe 检测结果类【AI十行代码系列】3.人脸关键点定位-MediaPipe Python
【TLAIP系列简介】Ten-Lines-AI-Projects 现阶段有非常多优秀的开源的AI工程，为了有更好的可扩展性，接口往往设计得十分复杂，这需要投入一定的时间和精力来处理，对于不熟悉或者刚入门的小伙伴，这可能需要花很久。本系列设计的出发点也很纯粹，进一步降低小伙伴们挑选在安装python-mediapipe的过程中踩的各种坑
Google 的姿态识别技术 mediapipe 使用效果不错，但是安装起来总是会遇到各种问题，因此本人在此讲自己安装过程中遇到的各种困难都讲解出来，希望对后来的人有所帮助 在 windows 上安装mediapipe 在 windows 上安装 mediapipe 相对比较简单，只需要用 pip 安装就好了 安装命令: pip ins机器视觉 python+mediapipe+opencv实现脸部轮廓识别
文章目录 一、mediapipe是什么？二、使用步骤1.引入库2.主代码3.运行结果 一、mediapipe是什么？ mediapipe官网 二、使用步骤 1.引入库 代码如下： import cv2 import mediapipe as mp 2.主代码 代码如下： mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils mp_drawing_styles = mp.sNCNN、OpenVino、 TensorRT、MediaPipe、ONNX，各种推理部署架构，到底哪家强？
以深度学习为主的人工智能算法模型在日常AI应用中逐渐占据主流方向，相关的各类产品也是层出不穷。我们平时所看到的AI产品，像刷脸支付、智能语音、银行的客服机器人等，都是AI算法的具体落地应用。AI技术在具体落地应用方面，和其他软件技术一样，也需要具体的部署和实施的。既然要做Google MediaPipe 演示Demo（脸部、手指、肢体动作识别，及即时运动跟踪）
完整内容请访问：https://blog.csdn.net/chitiantong/article/details/114937760 文章目录本篇文章充当搬运工，赚点下载积分。1.AutoFlip Saliency-aware Video Cropping2.Box Tracking3.Dataset Preparation with MediaSequence4.Face Detection 人脸检测5.Face Mesh 人脸Protobuf在Cmake中的正确使用
Protobuf是google开发的一个序列化和反序列化的协议库，我们可以自己设计传递数据的格式，通过.proto文件定义我们的要传递的数据格式。例如，在深度学习中常用的ONNX交换模型就是使用.proto编写的。我们可以通过多种前端(MNN、NCNN、TVM的前端)去读取这个.onnx这个模型，但是首先你要安基于MediaPipe、opencv和python实现21点手势识别和手势运动方向识别
基于MediaPipe和python实现手势识别 1.MediaPipe的简介 MediaPipe是用于构建应用ML管道的多模式（例如，视频，音频，任何时间序列数据）的框架。利用MediaPipe，可以将感知管道构建为模块化组件的图形，包括例如推理模型（例如，TensorFlow，TFLite）和媒体处理功能。mediapipe教程6：在安卓上运行mediapipe的poseTracking
一、 前言见mediapipe教程4； 准备，官方给的mediapipe/examples/android/src/java/com/google/mediapipe/apps/posetrackinggpu/MainActivity.java并没有调相机的code，只有打印输出关键点坐标的code，并且我在后续把调用相机的code和官方输出关键点坐标的这些code加到我的android stdimediapipe教程2：linux桌面程序编译与运行
一、前言 mediapipe教程1中写了python相关代码，但是因为我最终是安卓系统，不能用python去运行，因此需要继续研究mediapipe； 但是我对安卓系统也一点都没接触过，因此这一个博客主要熟悉mediapipe，研究如何编译与运行mediapipe的linux桌面程序； 二、准备 两个重要网址： （1）https://github