mediapipe hand网络结构图
时间: 2025-07-01 14:00:49 浏览: 7
### MediaPipe Hand 网络架构解析
MediaPipe Hand 是一种先进的手部追踪解决方案,利用深度学习技术实现实时的手指关节检测和跟踪。此模型基于卷积神经网络(CNN),特别优化了对手部姿态估计的任务。
#### 架构组成
- **输入层**:接受 RGB 图像作为输入,分辨率通常调整为 256x256 像素大小[^1]。
- **特征提取器**:采用 MobileNetV2 或其他轻量级 CNN 模型作为骨干网,负责从原始图像中抽取高层次语义特征。
- **手掌定位子网络**:专门用于粗略定位手的位置并初步判断是否存在多只手的情况。这一阶段会生成一系列候选框来包围可能存在的每一只手。
- **关键点回归分支**:对于每一个被选中的区域提议,通过一个多尺度的关键点热图预测模块进一步精确定位各个手指尖和其他重要部位的具体坐标位置。
- **连接推理机制**:最后一步是对所有检测到的关键点执行拓扑约束下的链接分析,形成完整的骨骼结构表示形式,即所谓的“骨架”。这有助于提高最终输出结果的质量和稳定性。
```python
import mediapipe as mp
mp_hands = mp.solutions.hands.Hands(static_image_mode=False,
max_num_hands=2,
min_detection_confidence=0.7)
# Process an image and draw hand landmarks on it.
results = mp_hands.process(cv2.flip(image, 1))
if results.multi_hand_landmarks:
for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:
mp_drawing.draw_landmarks(
annotated_image, hand_landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS)
```
上述代码片段展示了如何使用 MediaPipe 提供的 Python API 来处理图片数据,并可视化识别出来的手部标志点及其间的连线关系。
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