使用 MediaPipe 和 TensorFlow.js 实现 3D 手势识别
2021 年 11 月 15 日

作者:Valentin Bazarevsky, Ivan Grishchenko, Eduard Gabriel Bazavan, Andrei Zanfir, Mihai Zanfir, Jiuqiang Tang, Jason Mayes, Ahmed Sabie, Google

今天,我们很高兴地宣布推出我们用于 手势识别 的模型的新版本,该版本提高了 2D 手势识别的准确性,新增加了对 3D 手势识别的支持,并且可以同时预测两只手上的关键点。支持多手跟踪是开发者社区最常见的请求之一,我们很高兴能在本次发布中支持它。

您可以 在这里体验新模型的实时演示。这项工作改进我们之前 发布的模型,该模型可以预测 21 个关键点,但只能同时检测一只手。在本文中,我们将介绍新模型以及如何开始使用它。

The new hand pose detection model in action.
新的手势识别模型在实际应用中的效果。

体验实时演示!

使用方法

1. 第一步是导入库。您可以使用 HTML 文件中的 `