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基于MediaPipe和OpenCV的手势识别.zip

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简介:
本项目提供了一个基于MediaPipe与OpenCV库实现的手势识别系统,能够准确捕捉并解析手部动作,适用于手势控制、虚拟现实等领域。 【项目资源】: 涵盖前端开发、后端编程、移动应用开发、操作系统管理、人工智能技术、物联网设计与实施、信息化管理系统构建、数据库操作以及硬件开发等领域。 包括STM32单片机代码,ESP8266模块程序,PHP语言脚本,QT框架应用程序,Linux系统项目,iOS平台软件,C++和Java编程实例,Python脚本应用案例,Web前端页面源码示例,C#语言的应用程序,EDA设计文件,Proteus仿真模型以及RTOS实时操作系统等项目的完整代码。 【项目质量】: 所有提供的代码都经过全面测试,并确保可以直接运行。 只有在功能验证无误后才会上传至平台供用户下载使用。 【适用人群】: 面向初学者和有一定技术水平的进阶学习者,帮助他们掌握各类技术领域知识与技能; 同时适用于毕业设计、课程作业、工程项目实训或初期项目规划等场景下的实际应用需求。 【附加价值】: 这些资源不仅具有较高的参考意义,也可以直接用于二次开发。 对于已经具备一定基础或者热衷于深入研究的用户来说,在此基础上进行修改和扩展以实现更多功能将非常方便快捷。 【沟通交流】: 如在使用过程中遇到任何问题,请随时提出疑问; 我们鼓励下载并积极利用这些资源,并希望所有使用者能够相互学习,共同成长。

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客服
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  • MediaPipeOpenCV.zip
    优质
    本项目提供了一个基于MediaPipe与OpenCV库实现的手势识别系统,能够准确捕捉并解析手部动作,适用于手势控制、虚拟现实等领域。 【项目资源】: 涵盖前端开发、后端编程、移动应用开发、操作系统管理、人工智能技术、物联网设计与实施、信息化管理系统构建、数据库操作以及硬件开发等领域。 包括STM32单片机代码,ESP8266模块程序,PHP语言脚本,QT框架应用程序,Linux系统项目,iOS平台软件,C++和Java编程实例,Python脚本应用案例,Web前端页面源码示例,C#语言的应用程序,EDA设计文件,Proteus仿真模型以及RTOS实时操作系统等项目的完整代码。 【项目质量】: 所有提供的代码都经过全面测试,并确保可以直接运行。 只有在功能验证无误后才会上传至平台供用户下载使用。 【适用人群】: 面向初学者和有一定技术水平的进阶学习者,帮助他们掌握各类技术领域知识与技能; 同时适用于毕业设计、课程作业、工程项目实训或初期项目规划等场景下的实际应用需求。 【附加价值】: 这些资源不仅具有较高的参考意义,也可以直接用于二次开发。 对于已经具备一定基础或者热衷于深入研究的用户来说,在此基础上进行修改和扩展以实现更多功能将非常方便快捷。 【沟通交流】: 如在使用过程中遇到任何问题,请随时提出疑问; 我们鼓励下载并积极利用这些资源,并希望所有使用者能够相互学习,共同成长。
  • 使用OpenCVMediapipe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。
  • Python使用mediapipeopencv系统源码
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    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。
  • OpenCV
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    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。
  • KinectOpenCV系统
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    本系统采用Kinect传感器与OpenCV库,实现非接触式手势识别,支持多种手势命令,适用于人机交互、虚拟现实等领域。 从Kinect读取彩色图像,并利用OpenCV实现0-9数字手势的识别。
  • MediaPipePython代码 数字关键点检测
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    本项目提供了一套使用Python和MediaPipe库实现的手势识别系统,专注于通过关键点检测来辨识代表数字的手势。 本项目使用Python的MediaPipe库实现手部关键点检测,并基于此进行手势识别。具体内容包括: 1. 使用MediaPipe库实时检测手部21个关键点。 2. 根据这些关键点的位置计算每个手指的角度。 3. 通过分析手指角度来判断特定的手势,项目中已经包含了数字0到9的手势定义规则。 4. 在调试过程中可以查看各个手指的具体角度,并根据实际情况扩展新的手势识别规则。 代码附有详细注释,便于理解和修改。本程序需要安装以下Python库:opencv, numpy 和 mediapipe。可以通过运行命令`pip install opencv-python numpy mediapipe`来完成这些依赖的安装。
  • :用OpenCVPython辨
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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。
  • OpenCVMediaPipe简易实现(包括数字及石头剪刀布等).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技术
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    本项目运用开源计算机视觉库OpenCV实现手势识别功能,通过图像处理和机器学习算法分析手部动作,为智能交互提供高效解决方案。 1. 首先采集摄像头视频,并对每一帧图像进行处理(这部分在主函数里面)。2. 对每一帧图像进行HSV颜色空间变换,这个模型中颜色的参数分别是:色调(H)、饱和度(S)以及明度(V)。3. 在HSV的不同通道上应用阈值分割技术来识别人体肤色。4. 利用腐蚀和膨胀操作对分离出的人体肤色部分进行滤波处理,并通过凹包凸包分析计算各个区块的面积,剔除过小的区块后进一步测量轮廓深度,选择深度最大的作为目标轮廓。5. 通过对目标轮廓上凹凸包数量的统计可以识别出手势所表示的具体数字。
  • PythonMediapipe数字机器学习项目源码.zip
    优质
    本项目提供了一套基于Python与Mediapipe库实现的手势数字识别系统源代码。通过训练模型来识别不同手势对应的数字,适用于人机交互、智能设备控制等领域。 一个基于Python和MediaPipe实现的手势数字识别机器学习项目的源码.zip文件。