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Python中使用SVM和HOG特征的手势识别（上下左右）

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简介：
本研究探讨了在Python环境下利用支持向量机(SVM)及HOG特征进行手势方向(上、下、左、右)识别的方法，旨在提高手势识别系统的准确性和效率。 项目环境：opencv==3.4.5 scikit-learn>=0.20.2 numpy == 1.17.4 一、收集数据集 1、数据集中图片的大小为 300×300。 2、获取上、下、左、右的手势，进行皮肤检测，并将背景二值化。 3、参考文章介绍了如何进行皮肤检测。 dataset.py # -*- coding: utf8 -*- #

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  • Python中使用SVM和HOG特征的手势识别（上下左右）
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    本研究探讨了在Python环境下利用支持向量机(SVM)及HOG特征进行手势方向(上、下、左、右)识别的方法，旨在提高手势识别系统的准确性和效率。 项目环境：opencv==3.4.5 scikit-learn>=0.20.2 numpy == 1.17.4 一、收集数据集 1、数据集中图片的大小为 300×300。 2、获取上、下、左、右的手势，进行皮肤检测，并将背景二值化。 3、参考文章介绍了如何进行皮肤检测。 dataset.py # -*- coding: utf8 -*- #
     
  • 手势识别代码（上下左右）
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    这段代码实现了一个简单而高效的手势识别系统，能够精准地检测和响应用户的上下左右四种基本手势指令。 利用OpenCV和scikit-learn等库进行手势识别的机器学习项目。该项目的目标是通过分析数据集来识别人的手势方向，特别是食指所指示的方向：上、下、左、右四个基本方向。
     
  • 基于HOG与SVM的手势识别
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    本研究采用HOG特征提取结合SVM分类器实现手势识别，通过分析图像中的方向梯度直方图，准确区分不同手势动作。 利用HOG特征和SVM学习算法实现对不同手势的识别，在张开的手势上能达到90%以上的准确率。本人的毕业论文详细介绍了HOG算法和SVM算法，并提供了具体的操作步骤以及实验结果，但没有包含具体的代码。请勿随意转载。
     
  • OpenCV识别左右手的胜利和OK手势
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    本文介绍了使用OpenCV库来识别图像或视频流中左右手的胜利(Victory)与OK手势的方法和技术。通过分析特征点和几何关系实现对手势的精准定位与分类，为互动式应用开发提供技术支持。 在 MacOS 下使用 OpenCV 和机器学习来识别左右手的手掌，并实现胜利手势（如“剪刀石头布”中的胜利姿势）和 OK 手势的识别功能。
     
  • 在VS2013和OpenCV2.4.10中利用SURF_BOW特征进行SVM多分类手势识别
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    本文探讨了在Visual Studio 2013与OpenCV 2.4.10环境下，采用SURF_BOW（基于词汇的SURF描述符）作为特征提取方法，并结合支持向量机(SVM)进行多类手势分类的研究。通过详细阐述算法实现过程和实验结果分析，旨在提供一种高效的手势识别解决方案。 离线识别手势图像提取手势SURF_BOW特征使用SVM进行多分类识别手势。
     
  • Android中的手势识别：上下左右滑动及屏幕各区域的处理
    优质
    本篇文章介绍了在Android系统中实现的手势识别技术，包括如何检测用户对屏幕上下的左右滑动以及针对不同区域的响应策略。通过深入探讨相关代码和示例，帮助开发者轻松掌握手势交互的设计与优化技巧。 Android手势识别涉及上下左右滑动以及屏幕上下左右中区域的处理。
     
  • 手写数字识别在OpenCV3.0中的实现（Hog特征与SVM分类器）
    优质
    本研究探讨了利用OpenCV3.0平台结合HOG特征提取和SVM分类算法对手写数字进行有效识别的方法，旨在提高识别精度和效率。 基于Hog特征+SVM分类器，利用Opencv3.0进行手写数字识别的源代码及所需资源文件（包括训练图片、测试图片）可以提供。
     
  • 手写数字识别在OpenCV3.0中的实现（Hog特征与SVM分类器）
    优质
    本研究探讨了利用OpenCV3.0库对手写数字进行识别的技术。通过提取图像的HOG特征，并结合SVM分类器，实现了高效准确的手写数字识别系统。 基于Hog特征+SVM分类器，利用Opencv3.0进行手写数字识别的源代码及所需资源文件（包括训练图片、测试图片）可以提供。
     
  • 基于HOG+LBP+SVM的人脸识别特征融合方法
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    本研究提出了一种结合HOG与LBP特征，并利用SVM进行分类的人脸识别方法，有效提升了人脸识别系统的准确性和鲁棒性。 采用LBP和HOG特征提取融合以及SVM分类的人脸识别程序。
     
  • 手势识别：用OpenCV和Python辨识“手势”
    优质
    本教程介绍如何利用OpenCV与Python进行手势识别技术的学习和实践，帮助读者掌握基本的手势检测方法。 使用Python进行手势识别的代码基于MediaPipe手部关键点检测库来实现数字手势的识别功能。该程序包含以下步骤： 1. 使用MediaPipe库实时检测手部21个关键点； 2. 根据每个手指的关键点坐标计算五根手指的角度； 3. 通过分析这些角度信息，可以判断出0到9之间的特定手势； 4. 在调试过程中可以看到每根手指的具体角度值，并可以根据实际情况定义新的识别规则。 此外，代码中包含详细的注释说明。