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印度手语识别：此仓库提供用于辨识印度手语(ISL)的手势识别Python代码...

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简介：
本项目致力于开发印度手语（ISL）手势识别系统，通过Python代码实现对印度手语的精准辨识，助力听障人士沟通无障碍。 该存储库包含用于识别印度手语（ISL）手势的Python实现。由于研究较少，网络上缺乏标准数据集，因此我们创建了自己的手势图像。ISL数据集包括所有字母（A到Z）以及数字（1至9），共有35个类别，每个类别有1200张图片。 因为涉及到两只手并且具有较高的复杂性，识别ISL手势相当困难。为了对这些图像进行分类，我们使用支持向量机(SVM)实现了词袋(Bag of Words, BoW)模型。训练和测试数据按70:30的比例划分。采用这种方法后，模型能够达到大约99%的准确度，并且错误率非常低。 所有的手势在带有标签的手势图像中均有展示。为了运行此实现，请确保安装以下环境： - Python 2.7（不适用于较高版本，因为OpenCV在此版本之后不再支持SURF功能） - opencv-python==3.4.2.16 - opencv-contrib-python==3.4.2.16

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  • 印度手语识别：此仓库提供用于辨识印度手语(ISL)的手势识别Python代码...
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    本项目致力于开发印度手语（ISL）手势识别系统，通过Python代码实现对印度手语的精准辨识，助力听障人士沟通无障碍。 该存储库包含用于识别印度手语（ISL）手势的Python实现。由于研究较少，网络上缺乏标准数据集，因此我们创建了自己的手势图像。ISL数据集包括所有字母（A到Z）以及数字（1至9），共有35个类别，每个类别有1200张图片。 因为涉及到两只手并且具有较高的复杂性，识别ISL手势相当困难。为了对这些图像进行分类，我们使用支持向量机(SVM)实现了词袋(Bag of Words, BoW)模型。训练和测试数据按70:30的比例划分。采用这种方法后，模型能够达到大约99%的准确度，并且错误率非常低。 所有的手势在带有标签的手势图像中均有展示。为了运行此实现，请确保安装以下环境： - Python 2.7（不适用于较高版本，因为OpenCV在此版本之后不再支持SURF功能） - opencv-python==3.4.2.16 - opencv-contrib-python==3.4.2.16
     
  • 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。
     
  • 手势识别-TensorFlow与Python实现手势0-5识别代码
    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手势识别
    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。
     
  • 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。
     
  • 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
    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。
     
  • 手势识别的代码
    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手势识别.rar
    优质
    Python手势识别项目使用Python编程语言和相关库进行手势识别研究与应用开发。通过摄像头捕捉手部动作，并利用机器学习算法训练模型以实现对特定手势的精准识别。 使用OpenCV识别手势关节，并绘制骨架（python）。