title:MediaPipe即将推出图像生成服务banner_img:https://cdn.studyinglover.com/pic/2023/08/b744863d78b3347dc0cfb23c7a0cd29d.pngindex_img:https://cdn.studyinglover.com/pic/2023/08/b744863d78b3347dc0cfb23c7a0cd29d.pngdate:2023-8-2320:42:00MediaPipe即将推

前言  一开始我还是java和c++的忠实用户，对python多少有点轻视，但很快就发现我错了，python没有java和c++那样严格的各种语法和格式要求，可以说是非常简易的。而且python有着大量的第三方库，可以轻轻松松用十几行代码实现各种各样的功能，代码写起来还是比c++和java轻松许多的。最近也

使用CPU版本的Mediapipe延迟真的很高，所以试着构建了GPU版本的Mediapipe。GPUSupport | MediaPipe | GoogleforDevelopers然而Google官方的教程非常过时且并不是针对Python包的教程，参考价值非常非常小。因此搜集各路社区论坛，折腾了一个星期终于构建成功。

一、前言本来是想进行加速运行的。最后只快了两三帧哈哈哈哈。本次采用的方法是用Mediapipe进行人脸识别，配合使用Dlib进行特征提取以及特征向量转化。目前可以实现1:n式人脸匹配，随便改改就行n:m了，就是效率太低了实现原帖【---->点击这里<----】二、难点以及之后可继续学习

文章目录1简要介绍2技术详情3代码实现3.1导入相应的库3.2定义在图片中画点写字的函数3.3定义手部关键点监测模型并导入3.4导入绘图函数3.5将原本三维的坐标系转为2维方便平面坐标计算3.6计算手部穴位的函数4完整代码5实验结果展示1简要介绍说明：此方法可能有一定的缺

MediaPipe是一款由GoogleResearch开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架。在谷歌，一系列重要产品，如、GoogleLens、ARCore、GoogleHome以及，都已深度整合了MediaPipe。本文将介绍的为基于mediapipe的人体骨架提取方案。1、mediapipe的安装安装指令如下：pipinstallmed

实现“mediapipeiosframework”教程介绍在本教程中，我将教你如何实现“mediapipeiosframework”。Mediapipe是Google开发的一款用于构建机器学习、计算机视觉和图像处理应用程序的框架。该框架提供了许多预训练的模型和工具，以帮助开发者快速构建和部署各种应用。整体流程下

前言之前有用这个MediaPipe.NET.NET包装库搞了手势识别，丰富了稚晖君的ElectronBot机器人的第三方上位机软件的功能，MediaPipe作为谷歌开源的机器视觉库，功能很丰富了，于是就开始整活了，来体验了一把人体姿态关键点检测。所用框架介绍1.WASDK这个框架是微软最新的应用开发框架，我

本文介绍如何安装ControlNet扩展？和ControlNet的模型安装，同时给了两个例子。一、ControlNet扩展安装进入StableDiffusion界面，点击扩展标签，选择从URL安装，然后输入ControlNet网址（https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet），粘贴到对应的地方，然后点击安装。完成

人机交互是实现用户与计算机之间进行信息交互的通路（张凤军等，2016），随着计算机硬件的发展和软件的更迭，人机交互的方式得到了不断的更新和发展。最初，人们依赖在纸带上打孔来实现信息向第一代电子管计算机的输入，这种串行的输入操作较为复杂且速度缓慢；之后，随着命令行界面的出现（CLI），用户

命令行输入：pipinstallmediapipe报错：Lookinginindexes:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpleERROR:Couldnotfindaversionthatsatisfiestherequirementmediapipe(fromversions:none)ERROR:Nomatchingdistributionfoundformediapipe查看了网

 打开网页，选择视频，上传视频，解析完成后播放及视频下载   usingMicrosoft.AspNetCore.Hosting;usingMicrosoft.AspNetCore.Http;usingMicrosoft.AspNetCore.Mvc

前言之所以会搞这个手势识别分类，其实是为了满足之前群友提的需求，就是针对稚晖君的ElectronBot机器人的上位机软件的功能丰富，因为本来擅长的技术栈都是.NET,也刚好试试全能

mediapipe1.需要安装homebrew，且需要安装在/usr/local（若安装到/opt/，则后续步骤会出错，原因不详）/bin/zsh-c"$(curl-fsSLhttps://gitee.com/cunkai/HomebrewCN/raw/maste

导读本文将使用Python和MediaPipe搭建一个嗜睡检测系统(包含详细步骤+源码)。（公众号：OpenCV与AI深度学习）背景介绍  疲劳驾驶的危害不堪设想，据了解，21%的交通事故都因此

一、安装Linux虚拟机，选择Ubuntu版本二、在Ubuntu上安装Mediapipe1.安装编译环境Bazel，我选择的是二进制文件安装，查看Bazel文档：使用Bazelisk安装/更新Bazel 1）安装

导读本文将使用Python和MediaPipe搭建一个嗜睡检测系统(包含详细步骤+源码)。背景介绍   疲劳驾驶的危害不堪设想，据了解，21%的交通事故都因此而生，尤其是高速路上，大多

参考：Mediapipe手势识别  使用该文章代码时，报错如下：TypeError:create_int():incompatiblefunctionarguments.Thefollowingargumenttypes原因：self.mpHands.Ha

基本思想：因为项目中使用mediapipe的检测框架，奈何google对其官方提供的tflite封装解析不开源，只能曲线救国，因此使用visualstudio2019进行封装调用一、先测试python版本的medi