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该系统为基于图像的手语识别程序，提供源码。

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简介：
该项目提供Python编程语言中基于图像的手语识别系统源代码。该系统源码重复出现多次，旨在展示一个利用图像处理技术实现手语识别的完整解决方案。 核心在于利用图像识别算法，对手势进行分析和识别，从而实现对手语的理解和转换。

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  • 手语识别系统的Python图像源码.zip
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    本资源提供了一个基于Python的手语识别系统图像源代码，内含必要的库文件和数据集，适合初学者快速上手开发和研究。 Python基于图像的手语识别系统源码 Python基于图像的手语识别系统源码 Python基于图像的手语识别系统源码 Python基于图像的手语识别系统源码 Python基于图像的手语识别系统源码 Python基于图像的手语识别系统源码 Python基于图像的手语识别系统源码 Python基于图像的手语识别系统源码 Python基于图像的手语识别系统源码 Python基于图像的手语识别系统源码 Python基于图像的手语识别系统源码 Python基于图像的手语识别系统源码 Python基于图像的手语识别系统源码 Python基于图像的手语识别系统源码 Python基于图像的手語識別系統源碼
     
  • 印度手语识别：此仓库提供用于辨识印度手语(ISL)的手势识别Python代码...
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    本项目致力于开发印度手语（ISL）手势识别系统，通过Python代码实现对印度手语的精准辨识，助力听障人士沟通无障碍。 该存储库包含用于识别印度手语（ISL）手势的Python实现。由于研究较少，网络上缺乏标准数据集，因此我们创建了自己的手势图像。ISL数据集包括所有字母（A到Z）以及数字（1至9），共有35个类别，每个类别有1200张图片。 因为涉及到两只手并且具有较高的复杂性，识别ISL手势相当困难。为了对这些图像进行分类，我们使用支持向量机(SVM)实现了词袋(Bag of Words, BoW)模型。训练和测试数据按70:30的比例划分。采用这种方法后，模型能够达到大约99%的准确度，并且错误率非常低。 所有的手势在带有标签的手势图像中均有展示。为了运行此实现，请确保安装以下环境： - Python 2.7（不适用于较高版本，因为OpenCV在此版本之后不再支持SURF功能） - opencv-python==3.4.2.16 - opencv-contrib-python==3.4.2.16
     
  • 基于深度学习的Python手势识别系统源码及图像识别技术
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    本项目提供了一套基于深度学习的手势识别系统源代码，采用Python开发，并结合了先进的图像识别技术。 手势识别在互联网环境中扮演着重要角色，在智能设备操作系统及游戏场景中的应用能够提升操作便捷性和智能化水平。基于深度学习的图像处理方法可以对手势进行分类，前提是原始数据需要有标记信息。通过收集带有标签的手势数据，并利用降维技术生成新的128*128尺寸的图像，这不仅适应了算力较低硬件环境下的训练需求，也保证了模型的质量。 在预处理阶段，将原始图片按特定标签分类并作为待用数据集；随后按照测试与训练比例为2:8的比例分配。实验基于Windows平台上的CPU版本TensorFlow进行，通过调整参数和多次迭代训练后成功构建了一个准确率超过93%的手势识别模型，这为进一步的产品应用提供了坚实的基础。 在本研究中，为了应对图像处理对计算资源的需求问题，采用了将图片尺寸压缩至128*128的技术手段。这种做法使得低配置设备也能够进行模型训练，并拓宽了实际应用场景的范围，同时降低了硬件要求。此外，93%以上的分类准确率表明基于深度学习的手势识别算法已经基本满足商业应用的标准需求。
     
  • 基于MATLAB的螺纹图像识别源程序代码
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    本项目提供了一套基于MATLAB开发的螺纹图像自动识别源程序代码，适用于工业检测和质量控制等领域。 通过使用MATLAB进行图像处理来识别螺纹。首先应用Canny算法对输入图像I执行边缘检测以获取螺纹的波形特征。 ```matlab I=edge(I, canny); ``` 接下来计算原始图像尺寸，并裁剪掉边角部分，只保留有用区域： ```matlab [m,n] = size(I); I=I(20:m-20, 20:n-20); [m,n] = size(I); % 更新去掉边缘后的尺寸信息 % 显示处理过的图像 figure; imshow(I) title(螺纹波形); ``` 为了进一步分析，提取所有白色像素点的位置（即值为1的像素位置）： ```matlab N=1; % 初始化计数器 for i = 1:m for j = 1:n if I(i,j) == 1 x(N)=i; % 记录横坐标x y(N)=j; % 记录纵坐标y N=N+1; % 增加计数器值 end end end ``` 这段代码实现了对螺纹图像的预处理和关键特征点提取的功能。
     
  • 基于TensorFlow的手语识别系统
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    本项目构建于TensorFlow框架之上，旨在开发一个高效准确的手语识别系统，以促进听障人士与社会之间的沟通交流。 1. 本项目使用了Centernet2模型。 2. 可以通过运行predict.py脚本来进行预测操作。 3. 推荐在TensorFlow环境下安装CUDA来提升性能。 4. 使用该检测系统时，可能会出现误检人脸的情况，请尽量避免演示过程中手部与脸部过于接近。 5. 根据手语对照表，可以使用该项目识别相应的手语动作。
     
  • 基于MATLAB的语音识别程序系统
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    本项目开发了一个基于MATLAB平台的语音识别程序，旨在实现高效、准确地将人类口语转换为文本格式。通过集成先进的信号处理和机器学习算法，该系统能够适应多种语言环境，并具备良好的可扩展性和交互性，适用于教育、智能家居及助听设备等多个领域。 基于MATLAB的语音识别系统程序包括三个M文件：HMM、DTW和Record。
     
  • 基于图像识别的交通路标、手写数字及手势识别程序
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    本项目旨在开发一款集交通路标、手写数字和手势识别于一体的图像识别系统，利用先进的机器学习技术，提升智能驾驶与人机交互体验。 此文件包含三个项目，全部基于机器学习和图像识别内容，使用了成熟的软件库cvzone、mediapipe等辅助工具，精简了代码量，适用于计算机视觉与深度学习初学者的入门项目。
     
  • 图像识别与遥感图像配准系统的VC源码（基于OpenCV）
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    本项目提供了一套使用C++编写的基于OpenCV库的图像识别和遥感图像配准系统源代码。该系统能够实现高效、精准地处理大规模地理空间数据，适用于科研及工业应用领域。 本程序主要对遥感图像进行三种处理：几何校正、图像增强和图像配准。这三种处理都可以独立实现，然而对于原始的遥感图像将这三种处理依次进行效果更佳。 具体操作步骤如下： 1. 在主窗口打开需要处理的图像。 2. 选择【几何校正】菜单，打开【图像几何校正】对话框来进行几何校正。在此对话框中，首先加载待校正的图像，然后点击【选取特征点】按钮，在待校正图像和基准图像中手动选取相应的特征点，并通过点击【校正图像】得到最终的结果。如果对结果满意，则可以点击【保存并在主窗口打开】来保存并展示处理后的图片。 3. 接下来选择【图像增强】菜单，以启动【图像增强】对话框进行相关操作。在该界面内，从直方图增强、灰度增强等类别中挑选具体方法（例如均衡化或规定化），并通过点击相应的按钮执行所选的处理步骤。结果会在右侧显示出来；如果达到预期效果，则可以保存并展示此图片。 4. 最后选择【图像配准】菜单以打开对应的对话框进行操作。首先加载待匹配的图像，然后根据需要选择“半自动”或“手动”的方法，并点击【选取特征点】按钮，在两幅图中按照提示位置选定相应的特征点（如果在半自动模式下出现错误，则可以调整）。完成之后通过点击【配准图像】得到最终结果。若满意则保存并展示处理后的图片。 以上为所有步骤的详细说明，希望对您有所帮助。
     
  • 基于人体姿态的人工智能手语图像识别系统.zip
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    本项目开发了一种人工智能手语图像识别系统，通过分析和理解人体姿态，实现对手语动作的精准识别与翻译。 本手语图像识别系统基于人体姿态研究开发，并结合OpenPose开源模型与自训练的YOLOv5手部检测模型，用于分析视频及图片中的数据特征。随后通过分类器模型预测这些数字特征，并将结果以文本形式展示出来。该系统的预期目标是能够在手机移动端上采集和处理视频内容。