Распознавание рук с камеры, в реальном времени с помощью Media Pipe, hand track js

Последний урок курса по нейронным сетям на JavaScript, и сегодня научимся использовать обученные модели при помощи фреймворка Media Pipe.
А именно, покажу вам как отслеживать положение основных точек на руке в режиме реального времени, и рисовать их поверх изображения с камеры.
Официальный сайт Media Pipe:
developers.google.com/mediapipe
Код урока:
github.com/ateros-lab/neural-...
Протестировать (используйте смартфон, наведите руку так, чтобы она попадала в кадр):
ateros-lab.github.io/neural-n...
#нейронныесети #javascript #tensorflowjs #ai #pretrainedmodel #машинноеобучение #js #отслеживаниерук #handdetect #mediapipe

[@user-gr7we9cf2q]

Ждем следующие части

[@user-ub5oo5ce8q]

Круто 🔥

[@AterosDev]

Спасибо) 🙏🙏

[@user-wg3jh9zz2b]

Отлично, интересно! Хотя мне кажется не много не до конца сделано. Стоило показать и как вы запустили html на мобильном или использовали камеру с ноута.

[@AterosDev]

Спасибо) 🙏🙏
Запускать на телефоне можно через Acode:
play.google.com/store/apps/details?id=com.foxdebug.acodefree
Либо через файловый менеджер:
play.google.com/store/apps/details?id=com.alphainventor.filemanager