mediapipe手势识别训练集

Mediapipe是一个开源的人工智能库，特别专注于实时计算机视觉和机器学习应用，包括手势识别。它的手势识别模块是基于深度学习的，通常使用预训练模型或自定义模型进行训练。

Mediapipe的手势识别训练集并不是一个单独的数据集，而是提供了工具和框架来处理和训练自定义手势识别模型。如果你想要进行手势识别训练，你需要准备自己的数据集，通常包含手部关键点的标注图像，这些图像应该展示各种手势的不同姿态。常见的步骤包括：

1. 数据收集：拍摄或获取手部姿势各异的手势图片，确保覆盖各种可能的手势种类。
2. 数据标注：为每张图片标记关键的手部关节（如手指、手腕等）的位置。
3. 数据预处理：将图片转换为模型所需的格式，例如归一化、裁剪或resize。
4. 训练模型：使用 Mediapipe 的GestureClassifier或者自定义模型训练，输入是标注过的图片，输出是对手势的预测。