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一个利用摄像头识别手势的程序

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简介：
这是一个创新的手势识别程序，通过摄像头捕捉并解析用户的手势动作，实现无需物理接触的操作交互，为用户提供更加便捷和直观的人机互动体验。 使用STM32摄像头进行手势动作识别后，需要自行查看端口号并连接设备。该系统运行效果比较稳定。

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  • 一个利用摄像头识别手势的程序
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    这是一个创新的手势识别程序，通过摄像头捕捉并解析用户的手势动作，实现无需物理接触的操作交互，为用户提供更加便捷和直观的人机互动体验。 使用STM32摄像头进行手势动作识别后，需要自行查看端口号并连接设备。该系统运行效果比较稳定。
     
  • K66、OV7725小钻风摄像头的手势识别图像法
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    本研究探讨了在K66平台和OV7725传感器下实现手势识别技术的方法，通过改进的小钻风摄像头捕捉图像并进行处理，以期达到更精准的用户交互体验。 本程序是在2018年江苏省电子设计竞赛信号题D题手势识别项目的基础上开发的一个拓展功能。题目要求使用FDC2214硬件进行手势识别，我们在此基础上增加了一个摄像头识别手势的程序。该扩展部分需要单独一块k66开发板和一个OV7725小钻风摄像头来实现。 我们的手势识别算法具有较高的稳定性：只需将手放在黑色背景布上，并确保摄像头对准黑布与手指即可准确地进行手指数量的识别。对于喜爱图像处理、手势识别或使用摄像头技术感兴趣的电子爱好者来说，本项目可以作为参考和学习材料。
     
  • 一个简易的利用opencv调用摄像头的小程序
    优质
    这是一个简单的Python小程序，使用OpenCV库来访问和操作计算机的摄像头。适合初学者学习如何编程控制视频输入设备。 一个简单的使用OpenCV调用摄像头的小程序可以实现基本的拍照和录像功能。
     
  • 利用OpenCV的手势识别应用程序
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    本应用采用OpenCV技术开发，能够精准识别人的手势动作，并快速响应用户指令。适用于多种手势控制场景，操作简单便捷。 从手势图像的预处理、特征提取以及手势识别三个方面对基于视觉的手势识别进行了研究。在图像预处理阶段包括了平滑滤波、分割、二值化处理、形态学操作及轮廓提取等步骤，其中采用八邻域边界跟踪算法进行轮廓提取。对于特征提取部分，则采用了傅立叶描绘子的方法来捕捉手势的特性信息。至于手势识别环节，则应用了一种基于BP神经网络的技术方案来进行模式匹配和分类任务。整个研究是使用OpenCV库与Visual Studio环境开发实现的程序。
     
  • H5利用手机摄像头扫描识别条形码
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    本应用介绍如何使用HTML5技术开发手机应用程序，通过设备摄像头快速扫描并解析条形码信息。适合开发者和技术爱好者阅读学习。 H5利用手机摄像头识别条形码的功能可以为用户提供便捷的扫码体验。
     
  • MATLAB摄像头数字识别程序.zip
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    这是一个包含源代码的ZIP文件，用于实现基于MATLAB的摄像头图像处理和数字识别程序，适用于科研、教育及自动化控制等领域。 安装MATLAB摄像头驱动后，请将程序中的数据库地址和摄像头大小进行相应的调整。该程序是参考了多个博主的教程，并经过多次实验效果优化而完成的。数据库中包含的是手绘图片，通过预处理使得数字识别具有一定的正确度。如果识别结果不理想，还请见谅。
     
  • 图像识别(13)——手势识别(1)——利用matchShapes识别手形数字
    优质
    本篇文章探讨了通过OpenCV中的matchShapes函数进行手势识别的技术，专注于识别表示数字的手势形状。 在进行手形识别时，通常会先通过肤色分割来提取手部区域。由于黄种人的皮肤颜色在HSV色彩空间下与背景有明显区别，因此可以利用这一特性有效分离出手的轮廓。在此过程中，我使用了形状匹配（matchShapes）方法来进行手形对比，并据此判断出代表的手势数字意义。不过需要注意的是，这种方法高度依赖于模板库的全面性，存在一定的局限性。
     
  • 图像识别(13)——手势识别(1)——利用matchShapes识别手形数字
    优质
    本篇介绍如何使用OpenCV中的matchShapes函数进行手形数字识别，探索基于形状匹配的手势识别技术。 在进行手形识别时，通常会先执行肤色分割操作。由于黄种人的皮肤颜色在HSV色彩空间与背景有显著差异，因此通过利用肤色特征可以有效地提取出手的区域。接下来我采用形状匹配（matchShapes）方法来对比手形，并据此判断出手指表示的具体数字意义。需要注意的是，这种方法很大程度上依赖于模板库的丰富程度，具有一定的局限性。
     
  • 基于MATLAB的手势识别资源包_RAR_MATLAB手势_手势识别MATLAB_手势识别器_石头剪刀布_简易手势识别
    优质
    本资源包提供了一个基于MATLAB的简易手势识别系统，支持包括石头、剪刀、布在内的基础手势识别。通过该工具，用户可快速上手并开发更复杂的手势控制应用。 基于MATLAB的简单手势识别系统能够识别剪刀、石头、布的手势。
     
  • SVM手势识别.rar_图像识别_手势识别_数据识别svm_雷达手势
    优质
    SVM手势识别项目利用支持向量机(SVM)算法进行图像和雷达数据处理，实现精准的手势识别功能。适用于多种应用场景的数据分析与模式识别需求。 通过雷达采集手势数据并生成手势图像，然后使用SVM进行识别。