作者:才能我浪費99

1.功能描述：

對于輸入的一張圖片(可正常解碼，且長寬比適宜)，檢測圖片中的所有人手，輸出每只手的坐標(biāo)框、21個骨節(jié)點坐標(biāo)信息。

2.平臺接入

具體接入方式比較簡單，可以參考我的另一個帖子，這里就不重復(fù)了：

3.調(diào)用攻略（Python3）及評測

3.1首先認(rèn)證授權(quán)：

在開始調(diào)用任何API之前需要先進(jìn)行認(rèn)證授權(quán)，具體的說明請參考：

3.2手部關(guān)鍵點識別分析接口調(diào)用：

大家需要注意的是：

圖像數(shù)據(jù)，base64編碼后進(jìn)行urlencode，要求base64編碼和urlencode后大小不超過4M。圖片的base64編碼是不包含圖片頭的，如(data:image/jpg;base64,)，支持圖片格式：jpg、bmp、png，最短邊至少50px，最長邊最大4096px

Python3調(diào)用代碼如下：

4.功能評測：

選用不同的數(shù)據(jù)對效果進(jìn)行測試，具體效果如下(以下例子均來自網(wǎng)上)：

處理時長:0.44秒

hand_num: 1

處理時長:0.67秒

hand_num: 1

處理時長:0.56秒

hand_num: 1

處理時長:0.86秒

hand_num: 1

可以發(fā)現(xiàn)對于單手的情況，速度很快，效果很準(zhǔn)確。

處理時長:0.61秒

hand_num: 3

5.測試結(jié)論和建議

測試下來，整體識別效果不錯。對于手部關(guān)鍵點有較強(qiáng)的識別能力，效果很好，速度也很快。

不過對于比較復(fù)雜的圖片，如多個手或者背景比較復(fù)雜的情況，識別率還有提高的空間，希望后續(xù)進(jìn)一步提高。

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