Advertisement

几个使用OpenCV开发的手势识别程序代码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
这段简介可以描述为：“几个使用OpenCV开发的手势识别程序代码”提供了一系列基于开源计算机视觉库OpenCV实现的手势识别示例程序。这些资源适合开发者学习和实验手势控制技术，涵盖从基本到高级的应用场景。 这里介绍三个小程序：一个是实现石头剪刀布功能的程序，基于OpenCV，在Visual Studio 2010 和 OpenCV 2.4.4 环境下可以完美运行；另一个是根据手势播放音频的小程序；还有一个提供参考。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 几个使用OpenCV开发的手势识别程序代码
    优质
    这段简介可以描述为：“几个使用OpenCV开发的手势识别程序代码”提供了一系列基于开源计算机视觉库OpenCV实现的手势识别示例程序。这些资源适合开发者学习和实验手势控制技术，涵盖从基本到高级的应用场景。 这里介绍三个小程序：一个是实现石头剪刀布功能的程序，基于OpenCV，在Visual Studio 2010 和 OpenCV 2.4.4 环境下可以完美运行；另一个是根据手势播放音频的小程序；还有一个提供参考。
     
  • 使用OpenCV的手势识别源代码
    优质
    这段简介可以描述为：使用OpenCV的手势识别源代码提供了基于开源计算机视觉库OpenCV实现手势识别功能的完整代码资源。该项目适用于研究和开发人员学习与应用手势控制技术，涵盖基础设置、数据采集及算法处理等关键环节。 代码分为三个部分：样本数据集的获取、训练和预测。第一部分是get_train_image.py，用于获取样本数据，我使用OpenCV自行创建了手势的数据集与测试集。第二部分涉及自定义数据集及训练过程，通过TensorFlow的dataset模块来构建自己的数据集，并利用tensorflow.keras API实现模型的构建以及训练工作。第三部分则是关于模型预测的应用。
     
  • 使用OpenCV的手势识别Mediapipe代码
    优质
    本项目利用OpenCV和Mediapipe库实现手势识别功能，通过计算机视觉技术捕捉并解析手部姿态，适用于人机交互、虚拟现实等领域。 基于OpenCV的MediaPipe手势识别代码能够实现实时视频或静态图片的手势识别功能。该代码支持0-9数字手势以及石头、剪刀、布游戏的手势识别，并可通过调整数据集中的图像来训练用户希望识别的新手势。此外，通过优化指节检测算法可以进一步提高识别准确率。 具体使用方法及修改方式详见相关文档或博客文章说明。
     
  • 利用OpenCV的手势识别应用程序
    优质
    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。
     
  • 可用的基于OpenCV手势识别程序
    优质
    本项目提供了一个实用的手势识别系统，基于开源计算机视觉库OpenCV开发。用户可以通过简单的手部动作实现对设备的操作控制，适用于多种应用场景，如智能家居、游戏互动等。代码开放，易于二次开发与应用集成。 手势识别程序基于OpenCV开发，采用camshift算法实现。该程序在VS2010与OpenCV 2.4.4环境下运行效果良好。
     
  • 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。
     
  • 使用FDC2214的手势识别源代码
    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。
     
  • APDS9960手势识别源代码程序
    优质
    APDS9960手势识别源代码程序是一款专为AMS APDS9960光传感器设计的应用程序代码，支持手勢感应功能，便于开发者轻松实现智能设备的手势控制。 基于STM32F103RCT6结合APDS9960实现六种手势的精准识别。
     
  • Python使用mediapipe和opencv的手势识别系统源码
    优质
    本项目提供了一套基于Python的源代码，利用Mediapipe和OpenCV实现手势识别功能，适用于手部姿态分析、虚拟操控等应用场景。 Python基于mediapipe + opencv的手势识别系统源码适用于python3.6环境，请运行project_mp.py文件。
     
  • 手势识别(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。