基于Mediapipe和LSTM的手姿估计python源码+文档说明+运行演示截图

<项目介绍> 基于mediapipe提取人体姿势、人脸、手部关键点和LSTM算法实现手势识别，并进一步实现体感互动的功能，如进行隔空移动、抓取、放大、缩小等手势操作，可为商业显示提供智能交互应用，如3D模型的展示。 数据：一共采集3类手势，每一个手势30个视频，每一个视频30帧，每一帧提取的landmarks序列长度为1662（33个4维人体姿势landmark - 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------