1、项目 介绍
技术栈：Python 语言、opencv、mediapipe、基于MediaPipe的改进SSD算法（深度学习）、pyqt库

2、项目界面
（1）功能界面

（2）摄像头实时检测识别-- 多目标检测识别

（3）摄像头实时检测识别-- 多目标检测识别

（4）摄像头实时检测识别-- 多目标检测识别

（5）上传图片实时检测识别-- 多目标检测识别

3、项目说明

3、项目说明
手势识别 采用了基于MediaPipe的改进SSD算法，进行手掌检测后对手部关节坐标进行关键点定位；在系统界面中可以选择手势图片、视频进行检测识别，也可通过电脑连接的摄像头设备进行实时识别手势；可对图像中存在的多个手势进行姿势识别，可选择任意一个手势显示结果并标注，实时检测速度快、识别精度较高。

1、识别手势数字： 0、1、2、3、4、5、6、7、8、9
2、提示：一次只能识别1-2个手势

MediaPipe的改进SSD算法是基于深度学习的。SSD是一种用于目标检测的深度学习算法，它能够在一次前向传播中同时进行目标的定位和分类。MediaPipe对SSD算法进行了改进，以提高目标检测的准确性和效率。改进的过程通常涉及使用更强大的网络结构、优化训练过程、增加数据增强方法等等。因此，MediaPipe的改进SSD算法仍然属于深度学习的范畴。

使用python调用MediaPipe实现手势识别。
主要从三个方面来写这个脚本：
第一个如果识别静态照片的手势；
第二个如何识别视频流中的手势；
第三个如果实时识别摄像头图像。

4、核心代码

5、源码获取方式

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