在中风康复领域，肢体运动功能评估是制定康复方案、判断康复效果的核心环节。传统评估依赖康复师人工观察，基于Fugl-Meyer（FMA）量表给出主观评分，存在效率低、误差大、难以量化运动细节等问题。随着计算机视觉与数据分析技术的发展，通过视频提取肢体 ...

使用tensorflow训练手势动作识别模型，手部数据使用mediapipe库获取，最后使用pysimplegui编写UI界面 手势动作识别： 目前能是识别十三种动作，分别是从1-10的手势表示，10用握拳表示，还有ok、good、not good 如果用户想添加自己手势，在 gesture.py 文件中可以自己收集 ...

看过前面 连载 的小伙伴们，很多已经上手了机械臂。不过在进阶之路上又遇到了新挑战：如何让训练好的模型从实验室的 “小场景” 走向复杂真实的工业与生活 “大世界”？如何打通机械臂从仿真训练到实际操控的全链路闭环，实现虚拟训练与物理执行的无 ...

本系统是一个基于MediaPipe面部检测技术的眼睛注视跟踪系统，能够实时检测用户面部和眼睛位置，分析虹膜相对位置和头部姿态，最终预测用户屏幕注视点位置。系统通过多模块化设计，包含了完整的校准、训练、评估和预测流程，提供了灵活的配置选项和详尽 ...

智东西3月8日报道，昨晚，谷歌正式发布了MediaPipe LLM Inference API，该API可以让开发人员更便捷地在手机、PC等设备上运行AI大模型，而AI大模型也可以在不同类型的设备上跨设备运行。 谷歌对跨设备堆栈进行了重点优化，包括新的操作、量化、缓存和权重共享等。

【新智元导读】谷歌发布低成本可控文生图插件模型 MediaPipe Diffusion，移动端提速 20 + 倍，在 v100 上运行提速高达 100 倍。 近年来，扩散模型在文本到图像生成方面取得了巨大的成功，实现了更高图像生成质量，提高了推理性能，也可以激发扩展创作灵感。

这个是真的，首先需要从Google在2020年发布的mediapipe开发包说起，这个开发包集成了人脸、眼睛、虹膜、手势、姿态等各种landmark检测与跟踪算法。 直接运行官方提供的Python演示程序，需要稍微修改一下，因为版本更新了，演示程序有点问题，改完之后执行运行 ...

这个是真的，首先需要从Google在2020年发布的mediapipe开发包说起，这个开发包集成了人脸、眼睛、虹膜、手势、姿态等各种landmark检测与跟踪算法。 CV全栈开发者说 - 从传统算法到深度学习怎么修炼 ...

在本文中，我们将介绍一个 MediaPipe 新示例 ： 目标检测和追踪。我们将先介绍 检测框追踪解决方案(Box Tracking)，然后解释如何 ...