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带手势识别功能的OpenCV游戏手柄:hand-gesture-gamepad

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简介:
Hand-Gesture-Gamepad是一款创新性的游戏外设,它基于OpenCV技术实现了手势识别功能,用户无需接触即可通过各种手势控制游戏。 手势游戏手柄(WIP)是一款具备手势检测功能的游戏控制器,基于OpenCV开发。 **安装步骤** 1. 安装ViGEmBus驱动程序。 2. 下载并运行必要的库文件。由于GitHub的最大上传限制为100MB,请独立下载这些文件。 3. 将下载的文件夹移动到任意位置(例如C:/libraries)。 4. 创建一个名为GESTUREPATH的新系统变量,指向该文件夹的位置。 5. 编辑系统的环境路径,在新行中添加“%GESTUREPATH%”以引用新建的环境变量。 6. 设置另一个名为DLLPATH的环境变量,其值应为安装目录下的\libraries\opencv\build\x64\vc16\bin路径。 7. 编辑系统的环境路径,在新行中添加“%DLLPATH%”。 **编译程序** 使用Visual Studio克隆项目并进行快速构建。确保您已经安装了Visual Studio以完成此步骤。

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客服
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  • OpenCVhand-gesture-gamepad
    优质
    Hand-Gesture-Gamepad是一款创新性的游戏外设,它基于OpenCV技术实现了手势识别功能,用户无需接触即可通过各种手势控制游戏。 手势游戏手柄(WIP)是一款具备手势检测功能的游戏控制器,基于OpenCV开发。 **安装步骤** 1. 安装ViGEmBus驱动程序。 2. 下载并运行必要的库文件。由于GitHub的最大上传限制为100MB,请独立下载这些文件。 3. 将下载的文件夹移动到任意位置(例如C:/libraries)。 4. 创建一个名为GESTUREPATH的新系统变量,指向该文件夹的位置。 5. 编辑系统的环境路径,在新行中添加“%GESTUREPATH%”以引用新建的环境变量。 6. 设置另一个名为DLLPATH的环境变量,其值应为安装目录下的\libraries\opencv\build\x64\vc16\bin路径。 7. 编辑系统的环境路径,在新行中添加“%DLLPATH%”。 **编译程序** 使用Visual Studio克隆项目并进行快速构建。确保您已经安装了Visual Studio以完成此步骤。
  • ESP32-BLE-Gamepad:基于ESP32蓝牙LE
    优质
    ESP32-BLE-Gamepad是一款专为ESP32设计的开源库,用于创建蓝牙低功耗游戏手柄。它简化了将任何设备转变为兼容游戏控制器的过程,支持广泛的蓝牙游戏应用。 大家好, 所有DIY游戏爱好者请注意:库管理器中的ESP32 BLE Gamepad 库正式名称已变更为 ESP32-BLE-Gamepad。 此变更旨在与GitHub上下载的其他版本保持一致,避免因不同命名造成的混淆问题。由于新名称中包含空格,在安装时库管理器会自动将文件夹重命名为ESP32_BLE_Gamepad。旧版库已被移除,请删除您本地库文件夹中的 ESP32_BLE_Gamepad 文件夹以完成更新。 对于早期采用者带来的不便,我们深表歉意,但此举有助于后续开发过程的顺畅进行。 从版本 3 开始,该库支持可配置的HID描述符功能。这一新特性允许用户根据需求自定义设备向操作系统呈现的方式(如按钮、摇杆等的数量)。请参考示例以获取更多指导信息。 ESP32-BLE-游戏手柄 本项目采用MIT许可协议发布。
  • 基于OpenCV——石头剪刀布
    优质
    本项目利用OpenCV进行手势识别,实现了一个简单的石头、剪刀、布游戏。玩家通过手势控制游戏进程,系统自动判断手势并反馈结果,为用户提供互动娱乐体验。 使用OpenCV3.0版本在VS2012上实现的石头剪刀布手势识别功能。
  • (OPencv).rar
    优质
    这是一个包含使用OpenCV库进行手势识别项目的压缩文件,内含源代码、文档和必要的资源。适合对计算机视觉感兴趣的开发者研究与学习。 本资料整理的是使用Python-OpenCV编写的代码,可以实现简单的手势识别功能。运行结果已在文件内展示,有需要的小伙伴可自行学习参考。
  • :用OpenCV和Python辨
    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。
  • Android中Gesture实现与分析
    优质
    本文章详细探讨了在Android系统中实现手势识别技术的过程及原理,并对其性能进行深入分析。通过阅读本文,读者可以全面了解如何在应用程序开发过程中集成和优化手势识别功能,提升用户体验。 本段落通过实例分析了Android如何实现Gesture手势识别的用法,并将其分享给需要的人参考。在Android 1.6版本的SDK中加入了手势识别功能,这让人兴奋不已,因为之前一直在思考如何在安卓设备上用手势(更准确地说是笔势)来控制游戏角色的问题,而现在终于看到了一些希望。不过要想让手势达到像nds游戏那样流畅自如地操控角色的程度,还有很多细节需要完善和处理。 Android 1.6的模拟器里预装了一个名为Gestures Builder的应用程序,这个工具可以帮助用户创建自己的手势(该应用程序的源代码在SDK样本段落件中有提供)。所创建的手势会被保存到/sdcard/ges路径下。
  • OpenCV技术
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    简介:OpenCV手势识别技术利用计算机视觉算法和机器学习方法,实现对手部动作的检测与分类,广泛应用于人机交互、虚拟现实等领域。 实现1-5手势的图片识别可以采用最基础的模板匹配方法。所需资源请自行选取。
  • OpenCV示例
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    本项目展示如何使用OpenCV库进行基本的手势识别。通过捕捉视频流中的手部动作,并将其转化为简单的控制信号,实现与计算机的基本交互。 OpenCV手势识别实例采用C++ 11编写,支持使用摄像头和图片两种方式。
  • 基于OpenCV
    优质
    本项目利用OpenCV库开发手势识别系统,通过计算机视觉技术捕捉并解析用户手势动作,实现人机交互功能,适用于远程控制、虚拟现实等领域。 手势识别代码基于OpenCV动态检测。