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。

MediaPipeUnity 已编译过库 可直接在M1 Mac上运行 可编译安卓apk及iOS包运行在手机上. 下载前请看清编译平台. MediaPipe Unity功能包括Face Mesh Face Detection Hand Tracking Pose Tracking等等. 项目原链接:https://github.com/homuler/MediaPipeUnityPlugin(需要安装坏境和build对应平台的库才能正常运行)

这是在带有Gradle的Android Studio中使用MediaPipe AAR的示例。 MediaPipe的记录了构建和使用MediaPipe AAR的步骤。 源代码是从MediaPipe的人复制而来的。

win10 实现Mediapipe Iris, 获取眼角、眼睛轮廓、眼球等坐标信息

常见的关键点有人脸关键点、人体骨骼关键点、车辆关键点等。当然，关键点本质上就是在图像中用一个点表示物体上特定的部位。于此同时关键点检测分为常见的三大派别，它们分别为回归派、heatmap派、混合派。

pyqt5+AI健身+mediapipe 可视化界面opencv实现人体关键点检测，AI健身计数等功能。详细：https://blog.csdn.net/qq_34717531/article/details/124670291?spm=1001.2014.3001.5502。使用OpenCV+mediapipe的BlazePose以及前端界面的Qt Designer+Pyqt5实现的一个基于人体姿态识别的AI健身系统，可以实现选择打开图片文件或者是视频文件，具有视频的关闭播放和更换视频播放等功能。视频可以在CPU下实时检测。 注： 1.中间数字为角度。采用的是12，14，16，可自由更改。 2.左上角为fps，左下角为次数统计。 3.关闭视频后再打开视频，检测速度有明显提升，暂没发现是什么原因。

抖音提供的特性可以让你在几秒钟内随心所欲地变换 只要在你的脸上添加一个特效就变成一个可爱的头像，或者你最喜欢的虚构人物。这样的特性有数百种，都是由增强现实(AR)驱动的。 我们将利用`Mediapipe`框架创建我们自己的特效!

OpenCV+MediaPipe手势识别追踪（AI人工智能计算机视觉图像处理） 计算机视觉.pdf

基于OpenCV+MediaPipe的手势识别（数字、石头剪刀布等手势识别） 可识别左右手，共定义了15种手势，可以自行增加 https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/123232435

基于单片机的毕业设计