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利用OpenCV和MediaPipe，实现对数字、石头剪刀布等手势的识别。

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简介：
利用OpenCV与MediaPipe技术构建的手势识别系统，能够准确地识别出包括数字、石头剪刀布等一系列的常见手势，并且支持左右手动作的区分。该系统共定义了十五种手势类别，同时具备自行扩展和添加新手势的功能，具体实现参考：https://blog..net/weixin_53403301/article/details/123232435。

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  • 利用OpenCV和MediaPipe进行手势识别（包括数字及石头剪刀布等手势）
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    本项目采用OpenCV与MediaPipe库实现手势识别功能，涵盖从0到9的手势以及经典游戏“石头、剪刀、布”的动作识别。 基于OpenCV+MediaPipe的手势识别系统能够区分左右手，并定义了15种手势。用户可以根据需要自行增加新的手势类型。该系统支持数字、石头剪刀布等多种手势的识别。
     
  • 基于OpenCV和MediaPipe的手势识别简易实现（包括数字及石头剪刀布等手势）.rar
    优质
    本资源提供了一种利用OpenCV与MediaPipe库进行手势识别的方法，涵盖数字手势以及经典“石头、剪刀、布”游戏手势的检测。 基于OpenCV+MediaPipe的手势识别（如数字、石头剪刀布手势）是一个基本的应用程序，它可以识别出各种手势。您可以通过使用不同的算法和库来改进它，并将其集成到其他应用程序中，例如手势控制的游戏或交互式应用。 开发环境： - Python 3.x - OpenCV 4.x - MediaPipe 0.8.x 具体步骤如下： 安装OpenCV和MediaPipe可以使用pip命令进行安装： ``` pip install opencv-python pip install mediapipe ``` 导入所需库： ```python import cv2 import mediapipe as mp import math ```
     
  • OpenCV实现剪刀石头布的手势识别
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    本项目基于OpenCV库开发，采用机器学习技术识别手势中的石头, 剪刀, 布。通过图像处理和特征提取，准确捕捉并解析用户手势动作。 本段落实例分享了使用OpenCV实现静态手势识别的具体代码。 要运行该代码，请确保安装了Python 2.7 和 OpenCV 2.4.9。 处理过程如下： 1. 使用膨胀图像与腐蚀图像相减的方法来获取轮廓。 2. 对图片进行二值化以获得清晰的黑白对比图。 3. 反转颜色，使背景和前景更易于区分。 经过上述步骤后，可以设计一个方法将三种不同的手势图像区分开来。以下是代码示例： ```python # -*- coding: cp936 -*- import cv2 import numpy as np import time # 在这里添加具体的处理逻辑及手势识别算法的实现。 ``` 此段落详细描述了如何通过一系列图像预处理步骤准备用于手势分类的数据，并提供了基本框架以供进一步开发和扩展。
     
  • 利用OpenCV进行手势识别（剪刀、石头、布）.rar
    优质
    本资源提供了一个使用Python和OpenCV库实现的手势识别项目，能够准确识别出“剪刀”、“石头”、“布”的手势信号。适合编程与计算机视觉学习者参考实践。 基于OpenCV实现的手势识别系统能够识别出剪刀、石头、布三种手势。该资源包含了代码的设计思路、源代码以及实际运行的效果图。
     
  • 使用Python实现的剪刀石头布手势识别
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    本项目利用Python开发了一套剪刀石头布的手势识别系统，通过图像处理和机器学习技术自动识别用户的手势动作。 本段落的关键步骤如下： 1. 利用OpenCV获取手势图像。 2. 使用MediaPipe检测手部的21个关键点位置。 3. 通过计算5个手指关节之间的弯曲角度，构建出5个特征值作为关键特征。 4. 抓取图像并构造相应的特征值，形成用于训练和测试的手势样本数据集（包括三种手势）。 5. 使用随机森林算法进行有监督学习模型的训练。 6. 利用已训练好的随机森林模型对实时输入的手势图像进行识别。 代码执行过程： - 按下 d 键删除现有的手势样本数据； - 按下 c 键开始录制新的手势样本数据； - 按下 t 键启动模型的训练程序； - 按下 p 键开启实时的手势识别功能； - 按下 esc 键退出整个程序。 代码文件： gesture_main_zh.py：主代码程序 train_multi.py：多种机器学习分类算法的训练和测试过程
     
  • 基于OpenCV的手势识别——石头剪刀布游戏
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    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。
     
  • 石头剪刀布手势的数据集识别
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    本数据集包含丰富多样的石头、剪刀、布的手势图像，旨在支持机器学习模型对手势进行准确识别与分类，促进手部动作识别技术的发展。 该深度学习手势识别数据集包含石头、剪刀、布三种手势的图片，每种手势各有五千多张图片，此外还包括一些没有手势的背景图片。此数据集适用于进行手势识别应用开发、课程设计以及各种识别算法（如YOLO）测试和模型训练。数据集已经划分好了训练集和测试集，在测试集中每种手势的图片约有三百张；也可以通过编写脚本来重新划分数据集。
     
  • 石头剪刀布手势识别VC源码
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    石头剪刀布手势识别VC源码是一款基于计算机视觉技术的手势识别软件开发代码，能够准确识别用户做出的“石头”、“剪刀”、“布”三种手势，并提供详细的源代码支持。 石头剪刀布 手势识别 vc源码
     
  • 基于Matlab的手势识别：训练识别剪刀、石头、布手势
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    本项目运用MATLAB开发了一套手势识别系统，专注于训练并识别“剪刀”、“石头”、“布”三种经典手势，利用机器学习技术实现高效准确的手势辨识。 基于MATLAB的手势识别技术可以通过训练得到一个模型来识别简单的手势。
     
  • 使用Cpp/Qt/Opencv进行简单手势识别（如剪刀、石头、布）
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    本项目采用C++结合Qt和OpenCV库，实现了一个能够识别基础手势（包括剪刀、石头与布）的应用程序，为用户提供直观的手势控制体验。 博主在文章《如何优雅地使用Python进行Web开发》中分享了关于使用Python进行Web开发的技巧与心得。他首先介绍了几种常用的Python Web框架，并对它们进行了比较分析，帮助读者选择最适合自己的工具。 接着，作者详细讲解了如何搭建一个基本的Flask应用，包括环境配置、路由设置和模板渲染等步骤。他还提供了一些实用建议，如使用虚拟环境来管理项目依赖关系以及利用Werkzeug进行测试覆盖等最佳实践。 此外，在文中还提到一些提高代码质量和开发效率的方法，例如遵循PEP 8编码规范以保持一致性；采用持续集成服务（如Travis CI）自动执行单元测试和代码审查流程等等。最后强调了文档的重要性，并推荐了一些在线资源供进一步学习参考。