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基于手势识别的灯光控制系统_3.zip

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简介：
本项目为一款基于手势识别技术的智能灯光控制系统，用户通过简单的手部动作即可实现对家中灯光的开关与调节。该系统结合了计算机视觉和机器学习算法，旨在提高家居生活的便利性和舒适度。 基于手势识别系统的灯控装置可以实现通过手势操作来控制灯光的亮灭功能。

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  • 基于手势识别的灯光控制系统_3.zip
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    本项目为一款基于手势识别技术的智能灯光控制系统，用户通过简单的手部动作即可实现对家中灯光的开关与调节。该系统结合了计算机视觉和机器学习算法，旨在提高家居生活的便利性和舒适度。 基于手势识别系统的灯控装置可以实现通过手势操作来控制灯光的亮灭功能。
     
  • 基于手势识别的PPT换页控制系统
    优质
    本系统利用先进的手势识别技术实现对PPT页面切换的精准控制，操作便捷高效，大大提升了演示时的互动性和灵活性。 基于C/C++的课程设计实现通过手势控制PPT切换的功能，具有较高的实用价值。
     
  • 手势识别控制小车运动.rar_基于OpenCV的运动分割与手势识别控制系统
    优质
    本项目为一款基于OpenCV的手势识别系统，能够实现通过手势对小车进行远程操控。利用运动分割技术精确捕捉用户动作，提供直观便捷的操作体验。 本系统利用目前较为成熟的OpenCV相关函数进行了基于肤色分割与模板的手势识别研究，并通过自编的控制函数实现了简单的虚实交互功能。用户可以通过摄像头捕捉特定手势动作来远程操控小车在平面跑道上的启动、停止等操作。
     
  • 基于STM32F103的手势与按键控制智能灯光系统设计
    优质
    本项目旨在设计一个集成手势和按钮控制功能的智能照明系统。采用STM32F103微控制器为核心，通过感应技术实现对灯光的智能化调控，提供便捷、高效的家居环境改善方案。 本次智能灯设计采用了STM32F103系列单片机作为主控芯片，并实现了以下功能：通过显示屏展示菜单；利用按键操作来切换显示不同的信息；根据光敏电阻提供的反馈自动调整灯光亮度；支持手机或手势控制，使灯具更加人性化和智能化。用户可以通过屏幕获取环境光线强度的信息，以提醒健康用眼习惯。此外，在不易直接调节按钮的情况下，可以选择使用手机或者手势进行操控。 设计中还考虑了通过ESP8266模块与智能手机的通信来实现对灯光开关、颜色变化及亮度调整的功能；同时引入PAJ7620手势识别技术控制光强增减和改变光源色温。按键操作可以切换屏幕显示内容，展示当前模式的具体信息。 总体而言，这种设计使得智能灯更加人性化且智能化，并能够模拟出实际使用场景。ESP8266模块连接到STM32的WiFi接口上以实现无线通信功能；而手势识别模块则通过单片机引脚进行控制。此外，3.5寸彩屏与LCD触摸屏接口相连，用户可以通过按键来操作屏幕显示内容。
     
  • 基于手势识别的会议控制系统演示文件
    优质
    本演示文件介绍了一种创新的基于机器学习的手势识别技术，旨在开发一套智能化会议控制系统。该系统能够精准地捕捉并解析参会者的各种手势指令，从而实现对多媒体设备、文档展示等会议环节的高效控制。通过这一技术的应用，大大提升了会议互动性和工作效率，为现代商务沟通提供了全新体验。 本项目旨在通过机器学习与深度学习技术实现手势识别功能。该程序能够对人的手势动作进行判断，并将其对应的操作执行出来，利用计算机视觉技术实现实时检测和识别视频流中的手势动作。系统通过摄像头捕捉并分析用户的连续手势动作。 此项目的应用范围广泛，适用于商务会议中PPT的控制以及教育场景下的课堂教学等多个人群与场合。性能方面，项目要求达到80%以上的识别准确率，并且具备快速响应能力。
     
  • 基于 MATLAB 的手势识别系统
    优质
    本项目开发了一套基于MATLAB的手势识别系统，通过捕捉用户手部动作并转换为计算机可读指令，实现了人机交互的新方式。 基于 MATLAB 的手势识别系统能够在线简单背景下识别手势，并支持与系统进行猜拳游戏。
     
  • 基于MATLAB的手势识别系统
    优质
    本项目基于MATLAB开发了一套手势识别系统，通过捕捉并分析手部动作数据，实现对多种手势的有效识别。该系统具有高精度和灵活性，适用于人机交互、智能控制等领域。 在简单的背景下实现在线手势识别，可以与系统进行猜拳游戏。
     
  • 基于STM32及FDC2214的手势识别系统.zip
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    本项目旨在开发一款基于STM32微控制器和FDC2214电容传感芯片的手势识别系统，实现对多种手势动作的精准检测与响应。 本项目是2018年全国大学生电子设计大赛的一个题目，目标是使用STM32开发板和FDC2214传感器芯片来识别特定的手势。该项目会采集FDC2214传感器的各种手势数据并进行存储，在采集完成后对手势进行判断，并将结果在LCD液晶屏上显示出来。
     
  • 基于Python和OpenCV的手势识别系统，可用于调节灯光及操控智能设备
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    本项目构建了一个基于Python与OpenCV的手势识别系统，能够精准识别特定手势，并据此远程控制家居照明或操作各类智能终端设备，提升生活便捷度。 基于Python+OpenCV的手势识别系统能够控制灯的亮度，并应用于智能家居和智能小车。该系统软件包含SVM模型、肤色识别以及锐化处理功能。在Windows 10操作系统与Python 3.7环境下，利用Python的OpenCV、Sklearn和PyQt5等库搭建了一个较为完整的手势识别系统，用于识别日常生活中1-10的静态手势。该系统能够完美运行。
     
  • 基于STM32的手势控制小车及手势识别(C/C++)
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    本项目采用STM32微控制器和C/C++编程语言开发了一款能够通过手势进行操控的小车，并实现了高效准确的手势识别功能。 基于STM32F103C8T6单片机开发，通过2.4G无线串口将手势端收集的陀螺仪数据发送到小车，使小车执行相应的指令。