基于单片机的毕业设计

基于Windows实现MediaPipe之HandTracking。 1. 获取手部21个特征点、手掌7个特征点 2. 实现手部特性 3. 获取手部、手掌外接矩形框

请搭配博客食用 https://zhumingde.blog.csdn.net/article/details/122258816

十行代码完成人脸关键点定位 https://zhumingde.blog.csdn.net/article/details/122201229

基于python，直接可运行，人体关键点定位，详情参考博客： https://zhumingde.blog.csdn.net/article/details/122181230

基于python，直接可运行，手势追踪，详情参考博客： https://zhumingde.blog.csdn.net/article/details/122089815

根据谷歌MediaPipe KNIFT的demo apk反编译，自己再创建新工程，把代码加进去的，可以看到谷歌官方是怎么使用的，但是识别的C/C++源码是没有的，只有so文件

mediapipe-python-sample 示例Python包。 自2021/03/03起，以下6种具有Python实现的功能均可用。 要求 mediapipe 0.8.3或更高版本 OpenCV 3.4.2或更高版本 可以使用pip安装mediapipe。 pip install mediapipe 演示版 这是运行演示的方法。 面网 python sample_facemesh.py - 设备指定相机设备编号默认值：0 - 宽度拍摄相机时的宽度默认值：960 - 高度拍摄相机时的垂直宽度默认值：540 --max_num_hands检测到的最大手数默认值：1 --min_detection_confidence检测置信度阈值默认值：0.5 --min_tracking_confidence跟踪置信度阈值默认值：0.5 --use_brect是否绘制外接

项目： 手指计数器 此项目计算由给定的网络摄像头/视频捕获的视频中的手指数。 要求 OpenCV Python 3.7以上 媒体管道 关于项目 Handtracker文件包含一个Handdetector类 该类有两个用于检测手的类方法，即findHands和用于查找位置界标的方法，即findPosition FingerCounter文件包含用于通过网络摄像头捕获视频并计算手指数的模块。 提示ID可以在下面的图片中看到 使用手势进行音量控制 该项目使用手势控制音量 要求 OpenCV Python 3.7以上 媒体管道 麻木 ca 关于项目 Handtracker文件包含一个Handdetector类 该类有两个用于检测手的类方法，即findHands和用于查找位置界标的方法，即findPosition 手势音量控制器文件包含使用手势控制音量的模块。 pycaw是一个库，通过它我们可以

MediaPipe Hands On-device Real-time Hand Tracking-带批注.pdf