filmov
tv
MediaPipe Tutorial #2 - Extraindo FaceMesh

Показать описание
Neste tutorial, você aprenderá a extrair FaceMesh de imagens usando o MediaPipe. O FaceMesh é uma tecnologia de detecção facial que rastreia pontos-chave no rosto humano. Com o MediaPipe, você pode criar filtros de realidade aumentada, animações faciais e reconhecimento emocional. Aprenda a instalar e configurar o MediaPipe e explore as possibilidades do FaceMesh em seus projetos.
MediaPipe Tutorial #2 - Extraindo FaceMesh
MediaPipe Tutorial #1 - Detecção Facial
AI Pose Estimation with Python and MediaPipe | Plus AI Gym Tracker Project
Custom Hand Gesture Recognition with Hand Landmarks Using Google’s Mediapipe + OpenCV in Python
MediaPipe pose landmarks access each landmarks separately | MediaPipe Pose pose landmarks
face mesh in python|| mediapipe | Detect 468 Face Landmarks in Real-time
Free AI Mocap from Video! Plask & Blender Tutorial
MedFace3D
3D Motion Capture using Normal Webcam | Computer Vision OpenCV
Computer vision part 2 | How to extract features from image using python
FaceArp: Max RNBO + MediaPipe Face Mesh
Detecção de Movimentos Python-Opencv
SceneFormer: Indoor Scene Generation with Transformers
Apresentação de Slide Controlada por Gestos | Opencv Python | Mediapipe
Como Controlar um Relé através da Visão Computacional - ElectroFun.pt
Extracting Facial Features (Head pose, eye-gaze, etc.) from a video using OpenFace first time
OpenPose - Como extrair as coordenadas 2D de tela e calcular ângulo articular?
rula ergonomic risk inference with computer vision OpenPose
How to Extract Temperature Data From OpenWeatherAPI Using Python
Multi-agent Deep Reinforcement Learning for Anatomical Landmark Detection - Student project
How to Detect Face in Image and Save To Local Directory | Machine Learning Tutorial | Google Collab
python parsing mocap data txt blender
Deep Sliding Shapes for Amodal 3D Object Detection in RGB-D Images
Demonstration of OpenFace Library to Detect Facial Landmark Features
Комментарии