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手势识别图像数据包含三种手势，每种手势对应100张图片。

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简介：
由人工精心制作的“剪刀石头布”这三种姿势，每一种姿势都配有100张独立的图像，这些图像尺寸为58像素乘以58像素，并且经过了精细的后期处理，同时随附包含所有图像完整路径的文本文件。

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  • 手势识别图像资料，每种手势有100张图片，共三种手势
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    本数据集包含300张手势识别图像，涵盖三种不同手势，每种手势均有100幅清晰图片，旨在支持机器学习与模式识别研究。 人手做出的“剪刀石头布”三种手势，每种手势都有100张图片，图片大小为58*58像素，并且这些图片已经过后期处理。此外，还有一个包含所有图片路径的txt文件。
  • 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。
  • 包含8种不同手势的手势数据集
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    本数据集包含了八种不同的手势，旨在为手语识别和人机交互研究提供丰富的训练与测试资源。 我们有一个包含2000张图片的手势数据集，每类手势的图片数量在100到500张之间不等。这些图像是由我的家人和朋友拍摄的，并且涵盖了8种不同的手势类型。所有图像尺寸均为207x207像素。
  • 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
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    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。
  • 手势识别、手指检测、手势追踪
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    本项目专注于开发先进的人机交互技术，涵盖手势识别、手指检测及手势追踪等关键领域，旨在实现更自然流畅的用户体验。 压缩包内包含两个记事本段落件：一个记录了获取指尖数目的方法总结，另一个则列出了手势识别相关的外文链接汇总。这些内容都是我在硕士期间研究指尖识别过程中收集整理的资料，大部分来自GitHub上的开源项目。希望这份材料能为正在或计划进行手势识别研究的同学提供一定的参考价值和便利，大家可以自行查看具体内容并借鉴他人研究成果的效果。欢迎下载使用。
  • YOLO手势数据集，包括XML和TXT文件，涵盖18种手势
    优质
    这是一个包含18种不同手势的YOLO格式数据集，内含详细的标注信息，以XML和TXT文件形式提供，适用于手势识别研究。 Yolov5手势检测结合PyQt5框架实现目标检测功能，并支持深度学习网络优化及模型定制。该项目已训练完成并能识别18种手势，同时可根据需求定制使用Yolov7或Yolov8版本。 主要特点包括： - 支持多种物体的检测，如车辆、树木、火焰等； - 可根据具体应用场景添加更多目标类别，例如人员、安全帽、烟雾以及情绪和口罩佩戴情况等； - 提供Python环境支持，在PyCharm或Anaconda中使用方便安装相关库包。 如果在软件开发过程中遇到任何问题，请随时与我们联系。对于无法解决的包安装难题，若三天内仍未成功解决问题，则可以申请退款处理。
  • 手势识别：用OpenCV和Python辨识“手势”
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    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。
  • 定制手势与手势识别技术
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    定制手势与手势识别技术是指通过特定算法和软件设计，来解析并响应用户自定义的手势动作。这项技术广泛应用于人机交互、虚拟现实等领域，极大地丰富了用户的操作体验，使得设备能够更精准地理解并执行用户的意图。 自定义手势（gesture）和手势识别涉及使用GestureOverlayView等相关知识。这一过程包括创建用户界面元素以检测并响应特定的手势输入。通过这些技术可以增强用户体验，实现更加直观的交互方式。