Advertisement

手势识别的源程序代码。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
该项目涉及手势识别的Matlab源代码开发。该代码集提供了用于构建和测试手势识别系统的完整资源,涵盖了从数据采集到算法实现的各个环节。通过利用Matlab的强大功能,开发者可以高效地构建和优化手势识别模型。该资源包含详细的代码注释和示例,方便学习者快速上手并进行定制化开发。 此外,该源代码库也为研究人员提供了宝贵的工具,用于探索新的手势识别技术和算法。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • APDS9960
    优质
    APDS9960手势识别源代码程序是一款专为AMS APDS9960光传感器设计的应用程序代码,支持手勢感应功能,便于开发者轻松实现智能设备的手势控制。 基于STM32F103RCT6结合APDS9960实现六种手势的精准识别。
  • 优质
    这段简介可以描述为:手势识别代码源码提供了全面的手势识别算法实现细节,包含多种编程语言版本,适合开发者学习和研究。 手势识别的MATLAB源代码可以用于开发各种应用程序,如虚拟现实、增强现实以及人机交互系统。这些代码通常包括图像处理算法来检测手的位置和形状,并通过机器学习模型进行分类以理解不同的手势含义。此外,还可以利用摄像头捕获实时视频流并对其进行分析,从而实现实时的手势识别功能。
  • 优质
    这段代码实现了一个基于机器学习的手势识别系统,能够通过摄像头捕捉手部动作,并将其转化为特定指令或信号。适合开发者和研究人员使用与参考。 我使用了OpenCV2.4.4的Windows版本与Qt4.8.3及VS2010编译器开发了一个手势识别的小程序。本项目主要运用到了Opencv的特征训练库以及基本图像处理技术,如肤色检测等。下面先展示一下该程序的基本界面设计及其核心功能。
  • 及可执行
    优质
    本项目包含一套完整的手势识别系统源代码和预编译的可执行文件。用户可通过调整参数实现不同手势的精准识别。 手势识别 图像处理 hog svm 源码 完整工程 可执行程序
  • Kinect
    优质
    本Kinect手势识别程序利用微软Kinect传感器捕捉用户的手势动作,并通过内置算法解析成计算机可理解指令,实现无需传统输入设备的人机交互体验。 标题中的“手势识别程序(kinect)”指的是使用微软的Kinect设备来捕捉并解析人体手势,并据此实现特定的手势识别与响应功能。Kinect是一款先进的传感器设备,它利用深度摄像头和红外投影技术可以实时追踪人的骨骼动作。 在描述中提到,“手势识别程序连接到kinect后可以直接运行,用于追踪手势”,这意味着该程序是专为Kinect设计的,在接入Kinect设备之后用户可以通过各种手势来控制程序并实现交互操作。通过分析摄像头捕捉的数据,系统能够识别出手部的关键点和运动轨迹,并据此理解用户的意图。 标签“kinect”表明这个项目的核心技术在于微软提供的Kinect设备及其开发平台。开发者可以利用SDK(软件开发工具包)编写与硬件互动的代码,比如手势识别、语音控制以及人体检测等。 另一个标签“c#”则说明该程序是用C#语言编写的。作为面向对象的语言,C#特别适合于Windows系统的应用程序开发,包括桌面应用和Xbox游戏项目。在Kinect的应用场景中,通常会将C#与WPF(Windows Presentation Foundation)或Windows Forms结合使用来构建图形用户界面,并利用.NET Framework的库处理来自Kinect的数据。 文件名“ControlsBasics-XAML”暗示这可能是一个示例程序包,展示如何运用控件基础在C#和XAML中进行开发。作为一种用于描述UI界面的语言,XAML在WPF及UWP应用中有广泛的应用。这个项目可能会包含创建与布局不同UI元素的方法,并说明这些元素是如何通过背后的逻辑代码(用C#编写)来实现Kinect手势识别的交互功能。 综合来看,压缩包可能包括一个使用C#和XAML构建的基本框架的手势控制应用程序,旨在帮助开发者理解和修改以开发他们自己的项目。开发者需要掌握C#编程、WPF或UWP环境的知识,并了解如何利用Kinect SDK进行手势处理及事件触发等技术的应用。
  • Android平台
    优质
    这段简介可以这样描述:“Android平台手势识别源代码”提供了在安卓设备上实现高级用户交互功能的资源。它包含用于检测和解析各种手势动作的代码示例和技术文档,便于开发者集成到自己的应用程序中以增强用户体验。 Android手势识别的相关源代码位于framework中,大家可以参考一下!
  • 使用FDC2214
    优质
    这段简介可以描述为:使用FDC2214的手势识别源代码提供了一套基于FDC2214传感器的手势识别程序代码,适用于需要手势控制功能的应用开发。 基于FDC2214的手势识别源代码使用STM32RCT6作为主控芯片。
  • 使用OpenCV
    优质
    这段简介可以描述为:使用OpenCV的手势识别源代码提供了基于开源计算机视觉库OpenCV实现手势识别功能的完整代码资源。该项目适用于研究和开发人员学习与应用手势控制技术,涵盖基础设置、数据采集及算法处理等关键环节。 代码分为三个部分:样本数据集的获取、训练和预测。第一部分是get_train_image.py,用于获取样本数据,我使用OpenCV自行创建了手势的数据集与测试集。第二部分涉及自定义数据集及训练过程,通过TensorFlow的dataset模块来构建自己的数据集,并利用tensorflow.keras API实现模型的构建以及训练工作。第三部分则是关于模型预测的应用。
  • -TensorFlow与Python实现0-5
    优质
    本项目利用TensorFlow和Python开发的手势识别系统能够精准识别手势数字0至5。通过深度学习技术训练模型,实现了对手部姿态的有效解析与应用。 卷积神经网络可以用于实现对手势数字的识别(基于TensorFlow)。