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rdk_robot_dev_agent/knowledge_hub/人手关键点及手势识别(mediapipe)算法部署流程.md

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人手关键点及手势识别(mediapipe)算法部署流程：用MIPI摄像头发布为照片

  1. 配置tros.b环境 source /opt/tros/humble/setup.bash

  2. 从tros.b的安装路径中拷贝出运行示例需要的配置文件。 cp -r /opt/tros/${TROS_DISTRO}/lib/palm_detection_mediapipe/config/ . cp -r /opt/tros/${TROS_DISTRO}/lib/hand_landmarks_mediapipe/config/ .

  3. 配置MIPI摄像头 export CAM_TYPE=mipi

  4. 启动launch文件 ros2 launch hand_landmarks_mediapipe hand_landmarks.launch.py

  5. 测试效果 运行成功后在pc端游览器输入：http://IP:8000，即可查看图像和算法渲染效果（IP为RDK的IP地址）

人手关键点及手势识别(mediapipe)算法部署流程：用usb摄像头发布为照片

  1. 配置tros.b环境 source /opt/tros/humble/setup.bash

  2. 从tros.b的安装路径中拷贝出运行示例需要的配置文件。 cp -r /opt/tros/${TROS_DISTRO}/lib/palm_detection_mediapipe/config/ . cp -r /opt/tros/${TROS_DISTRO}/lib/hand_landmarks_mediapipe/config/ .

  3. 配置usb摄像头 export CAM_TYPE=usb

  4. 启动launch文件 ros2 launch hand_landmarks_mediapipe hand_landmarks.launch.py

  5. 测试效果 运行成功后在pc端游览器输入：http://IP:8000，即可查看图像和算法渲染效果（IP为RDK的IP地址）

人手关键点及手势识别(mediapipe)算法部署流程：使用本地图片回灌

  1. 配置tros.b环境 source /opt/tros/humble/setup.bash

  2. 从tros.b的安装路径中拷贝出运行示例需要的配置文件。 cp -r /opt/tros/${TROS_DISTRO}/lib/palm_detection_mediapipe/config/ . cp -r /opt/tros/${TROS_DISTRO}/lib/hand_landmarks_mediapipe/config/ .

  3. 配置usb摄像头 export CAM_TYPE=fb

  4. 启动launch文件 ros2 launch hand_landmarks_mediapipe hand_landmarks.launch.py publish_image_source:=config/example.jpg publish_image_format:=jpg publish_output_image_w:=640 publish_output_image_h:=480

  5. 测试效果 运行成功后在pc端游览器输入：http://IP:8000，即可查看图像和算法渲染效果（IP为RDK的IP地址）