Finger-Counter-using-mediapipe

手指计数器使用mediapipe 团队项目： Harshit Jain 18UCS104 Swarnendu Ganguli 18UCS068 丽亚·拉维·夏尔马18UCS111 MediaPipe是用于构建多模式应用机器学习管道的跨平台框架。 ML管道 MediaPipe Hands利用ML管道，该ML管道由多个相互配合的模型组成：一种手掌检测模型，可在完整图像上运行并返回定向的手边界框。 一个手部界标模型，该模型在由手掌检测器定义的裁剪图像区域上运行并返回高保真3D手部关键点。 此策略类似于我们的MediaPipe面部网格解决方案中采用的策略，该解决方案将面部检测器与面部界标模型一起使用。 将准确裁剪的手部图像提供给手部界标模型可以极大地减少对数据扩充（例如旋转，平移和缩放）的需求，并且可以使网络将其大部分功能专用于坐标预测精度。 此外，在我们的管道中，也可以根据前一帧中标识