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yoha

精确的手部追踪引擎

Yoha手部追踪TensorFlow.jsnpmJavaScriptGithub开源项目

Yoha是一款适用于实用场景的手部追踪引擎，支持多种手势检测，提升应用的交互性。通过TensorFlow.js进行浏览器推理，目前支持21个2D关键点坐标检测、手势检测和手部方向检测等功能。虽然Yoha处于beta阶段，移动设备性能有限，但在桌面设备上有良好的实时体验。未来将添加更多语言支持和功能，适合希望增强用户互动的开发者。

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介绍知识库相关项目
semana-javascript-expert07 - 使用眼睛和手部检测控制流媒体平台
Gesture ControllerGithubJSExpertMaxMachine LearningNode.jsWeb Worker开源项目
JSExpertMax Gesture Controller 使用最新的 Node.js 和 Web 技术，实现从手势识别到视频控制的精确功能。每堂课实时更新，让开发者逐步掌握项目。Web Worker 的机器学习处理确保高效运行，挑战任务包括单眼识别和手势打印。
PoseTracker - 领先的实时人体姿态估计与动作分析API
AI工具PoseTracker人体姿态估计实时API跨平台开发运动分析
PoseTracker实时人体姿态估计和动作分析API为开发者提供便捷的集成方式。支持边缘计算，稳定运行于iOS、Android和网页应用。无需SDK，易于集成，包含预训练健身模型、动作计数和分析功能。兼容多种开发平台，适用于原生开发到无代码解决方案。
face-api - AI人脸检测与识别、年龄性别情感预测，适用于浏览器和NodeJS
FaceAPIGithubNodeJSTensorFlow/JS人脸识别开源项目浏览器
该项目基于TensorFlow/JS，提供高级人脸检测、旋转跟踪、识别人脸、预测年龄、性别和情感功能，适用于浏览器和NodeJS环境。项目提供在线演示、详细文档和教程，以及多种使用场景的示例代码，帮助开发者快速上手和集成。无论是静态图片还是实时摄像头数据处理，均能提供精准高效的结果。
jeelizFaceFilter - 精确的面部检测与追踪库，适用于多种3D引擎的增强现实应用
GithubJavaScriptWebGL增强现实开源项目轻量化面部追踪
这款JavaScript库利用WebRTC技术从摄像头视频流中实时检测和追踪面部，并可以叠加3D内容用于增强现实应用。该库设计轻量，独立于任何第三方库或3D引擎，提供原始面部数据确保能兼容任意框架。涵盖多个示例和辅助工具，便于快速实现高级应用，如头部运动追踪和面部滤镜。支持THREE.JS、BABYLON.JS等多种主流3D引擎，且持续更新新演示，是开发基于面部增强现实应用的理想选择。
aframe-super-hands-component - A-Frame VR交互组件 支持多种输入方式
A-FrameGithubVR交互WebVR开源项目手势控制组件系统
aframe-super-hands-component是一个A-Frame框架的VR交互组件,支持控制器、触摸和鼠标输入。它可实现悬停、抓取、拉伸等自然交互,适用于桌面、移动端、Cardboard等多种VR设备。该组件提供高级API,简化了VR交互开发,无需直接处理按钮事件和碰撞检测。支持多种输入方式,实现了自然直观的VR交互。它适用范围广泛,包括各类VR头显设备。通过提供高级API,大大简化了VR交互的开发流程,使开发者能够专注于交互逻辑而非底层实现细节。
HAAR.js - JavaScript实现的轻量级图像特征检测库，支持浏览器和Node.js
GithubHAAR.jsJavaScriptOpenCVViola-Jones算法开源项目特征检测
HAAR.js是一个基于Viola-Jones算法的JavaScript图像特征检测库。它支持在浏览器和Node.js环境中使用，通过HTML5画布和Node.js画布替代方案实现功能。该库轻量级（11kB压缩后，5kB gzip），支持并行计算，并与OpenCV的级联分类器兼容。无论是面部检测、多面部检测，还是嘴部和眼部检测，均能提供高效准确的结果。该项目还提供php版本和各种实用工具，便于广泛应用于图像特征检测。
awesome-hand-pose-estimation - 手部姿态估计研究与资源合集
3D hand reconstructionCVPRGithubdepth-based estimationhand pose estimationself-supervised learning开源项目
本项目汇集了手部姿态估计的核心资源，包括评估方法、权威期刊论文、顶级会议论文和预印本等，从2014年到2024年覆盖最前沿的研究成果，囊括了多视角视频数据集和RGB+深度数据集。本项目提供该领域的最新动态，适合研究人员和开发者参考，用户亦可贡献资源，共同完善这一知识库。
hold - 视频中手物交互的无模板3D重建技术
3D重建GithubHOLD开源项目手部交互物体重建计算机视觉
HOLD是一种先进的计算机视觉技术，可从单目视频中重建手部和物体的3D几何形状，无需预先扫描物体模板。这项技术能够重建新颖物体和手部的3D结构，支持双手操作物体、无纹理物体以及多物体交互场景的重建。项目提供预处理数据、训练脚本和评估工具，为研究人员和开发者提供了全面的3D重建解决方案。
yjs - 强大的实时协作数据框架
CRDTGithubYjs协同编辑实时协作开源项目离线编辑
Yjs是一个基于CRDT的开源框架,提供共享数据类型抽象。支持离线编辑、版本快照、撤销/重做,可集成多种富文本编辑器。它网络无关,适用于P2P架构,支持大规模用户协作和大型文档处理。Yjs为开发者提供实时协作应用所需的数据同步、冲突解决等核心功能,是构建协作软件的理想选择。
openpose - 实时检测人体、手部、面部和足部的多人人体关键点
CMU Panoptic StudioGithubOpenPose三维重建人体姿态识别实时多人人体关键点检测开源项目
OpenPose是首个实现实时多人人体、手部、面部和足部关键点检测的系统，能够在单张图像上检测135个关键点。其功能包括2D和3D姿态估计、支持Unity插件和多种输入输出方式，兼容多个操作系统和硬件配置，适用于研究和开发项目。
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