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Yoha入门学习资料 - 实用的手部跟踪引擎

RayRay
Yoha手部追踪TensorFlow.jsnpmJavaScriptGithub开源项目

Yoha - 实用的手部跟踪引擎

Yoha是一个实用的手部跟踪引擎,旨在为需要手部跟踪功能的应用提供通用解决方案。本文将介绍Yoha的相关学习资源,帮助开发者快速入门和使用这个强大的工具。

Yoha logo

🚀 快速开始

  1. 安装:

    npm install @handtracking.io/yoha

  2. 基本用法:

    import { Yoha } from '@handtracking.io/yoha';

const yoha = new Yoha();
await yoha.initialize();

// 开始跟踪
const result = await yoha.detect(videoElement);

📚 学习资源

  1. 官方文档 详细介绍了Yoha的API和使用方法。

  2. 在线演示 一个基于Yoha的绘图应用,直观展示了其功能。

  3. 示例代码 包含了最小化的Yoha使用示例。

  4. npm包 Yoha的npm包,方便在项目中引入和使用。

🛠️ 技术细节

Yoha基于以下技术构建:

  • 自定义神经网络
  • 自定义数据集
  • TensorFlow.js 作为浏览器中的推理引擎

主要特性包括:

  • 检测21个2D关键点坐标(单手)
  • 手部存在检测
  • 手部方向(左/右手)检测
  • 内置姿势检测

目前支持的手势包括:

  • 捏(食指和拇指触碰)
  • 握拳

Yoha演示

🌐 语言支持

Yoha目前主要支持JavaScript,未来将添加更多语言支持。如果你想将Yoha移植到其他语言,欢迎联系项目维护者寻求帮助。

🚧 注意事项

  • Yoha当前处于beta阶段。
  • 移动设备上的性能可能不如桌面设备理想。
  • 需要通过HTTPS提供页面以访问摄像头。
  • 建议使用跨域隔离以提高性能。

🔗 相关链接

通过以上资源,开发者可以全面了解Yoha项目,并快速将其集成到自己的应用中。无论是构建交互式应用还是进行手势识别研究,Yoha都是一个值得尝试的强大工具。

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