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手势识别的简单Python源代码包。

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简介:
该项目为用户提供了一种基于Python和OpenCV的解决方案,用于识别较为简单的手势动作。它包含可直接运行的源代码,并且经过了全面的测试,确认其不存在任何缺陷或错误。

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客服
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  • 基于MATLAB_RAR_MATLAB_MATLAB_器_石头剪刀布_
    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。
  • 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。
  • -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)。
  • Python控制
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    本项目提供了一套基于Python的手势识别控制系统源代码,利用机器学习技术实现对特定手势的精准识别与响应,适用于智能设备的人机交互应用开发。 该系统主要采用了OpenCV库中的视频采集、图像色域转换、颜色通道分割、高斯滤波、OSTU自动阈值处理、凸点检测以及边缘检测等功能,并结合余弦定理来计算手势,以此实现对手势的识别与控制。
  • 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。
  • Python
    优质
    Python手势识别是利用Python编程语言开发的手势识别系统,通过分析手部运动数据实现对不同手势的精准辨识与响应。 使用TensorFlow、OpenCV Keras 和 Matplotlib 完成的一个小示例的基本操作如下: 1. 执行 `liveplot.py` 2. 执行 `trackgesture.py` 后,在终端命令行输入 1 进行手势预测,调用摄像头后,请按键盘 b 和 g 键开始进行预测。 权重文件可以通过提供的链接获取。
  • 基于MediaPipePython 数字关键点检测
    优质
    本项目提供了一套使用Python和MediaPipe库实现的手势识别系统,专注于通过关键点检测来辨识代表数字的手势。 本项目使用Python的MediaPipe库实现手部关键点检测,并基于此进行手势识别。具体内容包括: 1. 使用MediaPipe库实时检测手部21个关键点。 2. 根据这些关键点的位置计算每个手指的角度。 3. 通过分析手指角度来判断特定的手势,项目中已经包含了数字0到9的手势定义规则。 4. 在调试过程中可以查看各个手指的具体角度,并根据实际情况扩展新的手势识别规则。 代码附有详细注释,便于理解和修改。本程序需要安装以下Python库:opencv, numpy 和 mediapipe。可以通过运行命令`pip install opencv-python numpy mediapipe`来完成这些依赖的安装。
  • 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。