利用百度大腦手勢識別，快速實現(xiàn)人機交互體驗設計

作者:才能我浪費99

1.功能描述：

對于輸入的一張圖片(可正常解碼，且長寬比適宜)，檢測圖片中的所有人手，輸出每只手的坐標框、21個骨節(jié)點坐標信息。

2.平臺接入

具體接入方式比較簡單，可以參考我的另一個帖子，這里就不重復了：

3.調(diào)用攻略（Python3）及評測

3.1首先認證授權：

在開始調(diào)用任何API之前需要先進行認證授權，具體的說明請參考：

3.2手部關鍵點識別分析接口調(diào)用：

大家需要注意的是：

圖像數(shù)據(jù)，base64編碼后進行urlencode，要求base64編碼和urlencode后大小不超過4M。圖片的base64編碼是不包含圖片頭的，如(data:image/jpg;base64,)，支持圖片格式：jpg、bmp、png，最短邊至少50px，最長邊最大4096px

Python3調(diào)用代碼如下：

4.功能評測：

選用不同的數(shù)據(jù)對效果進行測試，具體效果如下(以下例子均來自網(wǎng)上)：

處理時長:0.44秒

hand_num: 1

處理時長:0.67秒

hand_num: 1

處理時長:0.56秒

hand_num: 1

處理時長:0.86秒

hand_num: 1

可以發(fā)現(xiàn)對于單手的情況，速度很快，效果很準確。

處理時長:0.61秒

hand_num: 3

5.測試結論和建議

測試下來，整體識別效果不錯。對于手部關鍵點有較強的識別能力，效果很好，速度也很快。

不過對于比較復雜的圖片，如多個手或者背景比較復雜的情況，識別率還有提高的空間，希望后續(xù)進一步提高。

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