mediapipe

从懒虫到爬虫

基于Python的mediapipe和opencv的人体骨骼、人体姿态关键点的实时跟踪项目随着计算机视觉技术的发展，人体姿态估计在虚拟现实、运动分析、人机交互等领域得到了广泛应用。传统的姿态估计方法通常依赖于深度学习模型，需要大量的计算资源。而 Google 开发的 MediaPipe 框架则提供了高效且易于使用的解决方案，它可以在各种设备上运行实时的多模态应用。

Python开源工具库使用之运动姿势追踪库mediapipeMediapipe 是谷歌出品的一种开源框架，旨在为开发者提供一种简单而强大的工具，用于实现各种视觉和感知应用程序。它包括一系列预训练的机器学习模型和用于处理多媒体数据的工具，可以用于姿势估计、手部追踪、人脸检测与跟踪、面部标志、对象检测、图片分割和语言检测等任务

Python OpenCV实践 - 用mediapipe做一个手势鼠标（简单版）使用mediapipe的手势识别模块，封装一个HandDetector，然后基于这个类做一个手势虚拟鼠标。

Python Opencv实践 - 人体姿态检测本文仍然使用mediapipe做练手项目，封装一个PoseDetector类用作基础姿态检测类。mediapipe中人体姿态检测的结果和手部跟踪检测的结果是类似的，都是输出一些定位点，各个定位点的id和对应人体的位置如下图所示：

计算机视觉之手势、面部、姿势捕捉以Python Mediapipe为工具计算机视觉之手势、面部、姿势捕捉以 Python Mediapipe为工具Mediapipe是一个开源且强大的Python库，由Google开发和维护。它提供了丰富的工具和功能，用于处理实时多媒体数据。它可以帮助开发者快速构建各种视觉和音频处理应用，并允许他们灵活地定制和扩展库的功能。

论文精读 && MediaPipe HandsMediaPipe Hands:On-device Real-time Hand TrackingMediaPipe手势：设备上的实时手势跟踪

mediapipe流水线分析二将输入的数据转换成tensorflow api 支持的Tensor TfLiteTensor 并初始化相关输入输出节点，该类的业务主要通过 interpreter std::unique_ptrtflite::Interpreter interpreter_ = nullptr; 实现类完成数据在cpu/gpu 上的推理

使用 MediaPipe 轻松实现设备端机器学习MediaPipe是由Google开发的开源机器学习框架，旨在简化计算机视觉和媒体处理任务的开发。它提供了一种可扩展的方法来处理视觉数据，包括图像和视频，并可以在多种平台上运行，包括Android、iOS、Linux和Windows。以下是关于MediaPipe的详细介绍：