利用百度大脑手势识别，快速实现人机交互体验设计

作者:才能我浪费99

1.功能描述：

对于输入的一张图片(可正常解码，且长宽比适宜)，检测图片中的所有人手，输出每只手的坐标框、21个骨节点坐标信息。

2.平台接入

具体接入方式比较简单，可以参考我的另一个帖子，这里就不重复了：

3.调用攻略（Python3）及评测

3.1首先认证授权：

在开始调用任何API之前需要先进行认证授权，具体的说明请参考：

3.2手部关键点识别分析接口调用：

大家需要注意的是：

图像数据，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M。图片的base64编码是不包含图片头的，如(data:image/jpg;base64,)，支持图片格式：jpg、bmp、png，最短边至少50px，最长边最大4096px

Python3调用代码如下：

4.功能评测：

选用不同的数据对效果进行测试，具体效果如下(以下例子均来自网上)：

处理时长:0.44秒

hand_num: 1

处理时长:0.67秒

hand_num: 1

处理时长:0.56秒

hand_num: 1

处理时长:0.86秒

hand_num: 1

可以发现对于单手的情况，速度很快，效果很准确。

处理时长:0.61秒

hand_num: 3

5.测试结论和建议

测试下来，整体识别效果不错。对于手部关键点有较强的识别能力，效果很好，速度也很快。

不过对于比较复杂的图片，如多个手或者背景比较复杂的情况，识别率还有提高的空间，希望后续进一步提高。

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