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1.前言
2.算法运行效果图预览
3.算法运行软件版本
4.部分核心程序
5.算法仿真参数
6.算法理论概述
7.参考文献
8.算法完整程序工程 1.前言 虚拟画板系统基于计算机视觉与深度学习技术#xff0c;通过摄像头捕获用户手部动作#xff0c;利用 MediaPipe框架实现手…目录
1.前言
2.算法运行效果图预览
3.算法运行软件版本
4.部分核心程序
5.算法仿真参数
6.算法理论概述
7.参考文献
8.算法完整程序工程 1.前言 虚拟画板系统基于计算机视觉与深度学习技术通过摄像头捕获用户手部动作利用 MediaPipe框架实现手部关键点检测与手势识别进而将手部运动转化为虚拟画笔操作。系统主要流程包括图像采集→手部关键点检测→手势语义解析→坐标映射→绘图逻辑执行。
2.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印) 3.算法运行软件版本
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4.部分核心程序 def findHands(self,img,drawTrue):imgRGBcv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)self.resultshands.process(imgRGB)if self.results.multi_hand_landmarks:#get the information of each handfor handLms in self.results.multi_hand_landmarks:if draw:self.mpDraw.draw_landmarks(img,handLms,self.mpHands.HAND_CONNECTIONS)return imgdef findPosition(self,img,handNo0,drawTrue):self.lmList[]if self.results.multi_hand_landmarks:myHandself.results.multi_hand_landmarks[handNo]for id,lm in enumerate(myHand.landmark):h,w,cimg.shapecx,cyint(lm.x*w),int(lm.y*h)self.lmList.append([id,cx,cy])if draw:cv2.circle(img,(cx,cy),8,(255,0,0),cv2.FILLED)return self.lmList 0Y_007
5.算法仿真参数 # 指尖检测器设置检测置信度为0.8 # 初始化摄像头 capcv2.VideoCapture(0) cap.set(3,1280) cap.set(4,720) pens5#画笔宽度 erasers100#橡皮宽度 6.算法理论概述 虚拟画板系统基于计算机视觉与深度学习技术通过摄像头捕获用户手部动作利用 MediaPipe框架实现手部关键点检测与手势识别进而将手部运动转化为虚拟画笔操作。系统主要流程包括图像采集→手部关键点检测→手势语义解析→坐标映射→绘图逻辑执行。 MediaPipe 的Hands模型采用轻量级卷积神经网络CNN结合姿态估计Pose Estimation与关键点检测Keypoint Detection技术实现实时手部跟踪。模型结构包含 轻量化主干网络如 MobileNetV3用于提取图像特征 关键点回归头输出 21 个手部关键点如指尖、指节的二维坐标与置信度坐标值通过归一化处理范围 [0,1]映射到图像尺寸。
通过分析手部关键点的相对位置关系定义不同手势语义。例如
画笔模式单指如食指抬起其余手指弯曲
橡皮/画笔选择两个手指同时伸开则表示开始选择画笔颜色或者橡皮模式
7.参考文献
[1]陈吴东.基于深度学习的动态手势检测与识别算法研究[J].现代信息科技, 2025(8).
[2]范羽,梁梓康,徐明坤,等.基于MediaPipe手势识别的聋哑人交流系统设计[J].轻工科技, 2024, 40(5):99-102.
[3]孟杰,杨鹏程,杨朝,等.基于Mediapipe的幻影成像装置自然手势交互系统设计[J].国外电子测量技术, 2023, 42(3):116-122.DOI:10.19652/j.cnki.femt.2204392.
8.算法完整程序工程
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