借助TensorFlow Lite和MediaPipe，谷歌刚刚开源了一款手势识别器，可以直接在手机上运行，实时跟踪，并且已经开源。

官方说，效果长这样：

有了这项应用，你可以开发手语识别、AR游戏，甚至用它来玩石头剪刀布。

有App可玩

谷歌已经把这款手势识别器做成了一款名为“Hand Tracking GPU”的App，在安卓端有对应的apk安装包，下载到手机上，安装成功后，无需联网就可以直接用了。

当然，iOS用户也可以安装，但是没有现成的安装包，可以下载源代码自行编译。

App默认调用前置摄像头，如果屏幕中出现的是你的脸，它是没有反应的。

伸手到屏幕前，就可以和官方演示的一样，识别出手部的各种姿势，123456789都可以识别：

或者比个“OK”：

点个赞：

反应还是非常敏锐的，效果不错。不过，不知是什么原因，有时候玩着玩着，屏幕也会突然“放空”，只能看到手，识别不出手势，这也被推特上的网友抓了包：

另外，这个App只支持一只手的手势识别，如果你把两只手都放到摄像头前，它只能识别一只：

说好的石头剪刀布呢？

当然，想想办法还是能让它识别两只手的，比如这样：

△ 它不知道我换了一只手

悄咪咪的，就把识别出的手势框图从一只手转移到了另一只手上。

△ 它也不知道我换回来了

当然，你也可以换回来，来去切换自如，仿佛背后的模型已经被忽悠瘸了。

三大模型

不过，被“忽悠瘸了”的锅，可不能让一个模型背，因为，这款应用的背后有3个模型。

BlazePalm

从整个图像中界定手部轮廓，找到手掌的位置，检测平均精度达到95.7%。

Hand Landmark

前一个模型找到手掌之后，这个模型负责定位关键点，它可以找到手掌上的21个关节坐标。

在训练过程中，研究人员们用到了将近30000张真实世界的标注过的手掌图片，来获取ground truth数据。

之后，用混合训练的方式训练模型。

Gesture Recognition

现在，手部关键点检测结果出来之后，需要判断比划出来的手势是什么意思，也就是识别出✌️是2，这里包含各种手势，除了123456789之外，还有yeah、ok等。

不过，遗憾的是似乎App里没有这个功能。

借助MediaPipe实现

最后的实现，借助了MediaPipe，这是一个构建机器学习pipeline的框架。用于手势识别的MediaPipe图长这样：

前面的各种模型，都融入到了这张整体的图里，可以看到从拍摄到出结果的全过程。

另外，借助MediaPipe，还可以做人脸检测：

头发分割：

物体检测：

具体内容，可以进入传送门体验：

传送门

MediaPipe

https://github.com/google/mediapipe

手部跟踪

https://github.com/google/mediapipe/blob/master/mediapipe/docs/hand_tracking_mobile_gpu.md

手势识别apk/源代码

https://drive.google.com/file/d/1uCjS0y0O0dTDItsMh8x2cf4-l3uHW1vE/view

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