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利用OpenCV构建的数字手势识别算法。

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简介：
该数字手势识别系统采用一种先进的算法，其核心技术是基于OpenCV的数字手势识别方法。该系统旨在通过捕捉和分析用户的手势动作，准确地识别并对应相应的数字。

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  • 采用OpenCV的手势数字识别算法
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    本项目利用OpenCV开发手势数字识别算法，通过计算机视觉技术精准捕捉并解析手部动作，实现从0到9的数字手势自动识别。 基于OpenCV的数字手势识别算法研究与发展。
     
  • 手势识别：利用TensorFlow2.0、OpenCV和CNN实现0-9数字的手势识别
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    本项目采用TensorFlow2.0框架及卷积神经网络(CNN)技术，在OpenCV支持下完成手部图像采集与预处理，旨在准确识别手势表达的0至9数字。 手势识别基于TensorFlow 2.0 + OpenCV + CNN实现，用于识别0-9的手势，请参阅我的以获取详细信息。 简化后：使用TensorFlow 2.0、OpenCV 和CNN技术来完成从0到9的手势识别项目，详情请参考相关文档或平台上的说明。
     
  • 【OpenCV/C++】利用KNN算法识别手写数字
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    本项目采用C++与OpenCV库，运用K-近邻(KNN)算法实现对手写数字图像的准确分类和识别。通过训练模型，可以高效地处理和解析大量手写数据集。 在OpenCV4.5.2和Visual Studio2019环境下测试正常，手写数字识别率高于90%。
     
  • 利用OpenCV的手势识别技术
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    本项目采用OpenCV库实现手势识别功能，通过摄像头捕捉手部动作并进行图像处理与分析，旨在为用户提供便捷的人机交互体验。 基于OpenCV的手势识别代码。这是我本科期间完成的作品，现在分享给大家。
     
  • 利用OpenCV的手势识别技术
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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，通过捕捉和分析手部动作，为用户界面交互提供创新解决方案。 基于OpenCV凸包检测的手势识别系统使用了训练好的XML文件来识别0、1、2、3、4、5、6、8等手势。
     
  • 利用OpenCV的手势识别应用程序
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    本应用采用OpenCV技术开发，能够精准识别人的手势动作，并快速响应用户指令。适用于多种手势控制场景，操作简单便捷。 从手势图像的预处理、特征提取以及手势识别三个方面对基于视觉的手势识别进行了研究。在图像预处理阶段包括了平滑滤波、分割、二值化处理、形态学操作及轮廓提取等步骤，其中采用八邻域边界跟踪算法进行轮廓提取。对于特征提取部分，则采用了傅立叶描绘子的方法来捕捉手势的特性信息。至于手势识别环节，则应用了一种基于BP神经网络的技术方案来进行模式匹配和分类任务。整个研究是使用OpenCV库与Visual Studio环境开发实现的程序。
     
  • 利用Python OpenCV进行数字图像处理及手势数字识别【100010948】
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    本课程通过Python和OpenCV库深入讲解数字图像处理技术与手势数字识别方法，适合希望掌握计算机视觉基础的学生和技术爱好者。 手势识别是计算机视觉领域的一个重要研究课题，在深度神经网络兴起之前就已受到广泛的关注。然而，早期使用的传统算法较为复杂，并且针对不同目标的手势变化需要调整相应的算法。 在本次作业中，我使用传统的技术实现了对手势数字0到5的识别功能。这一方法不仅适用于静态图像，还能实现在视频流中的实时手势识别。近年来，随着深度神经网络的应用越来越广泛，在计算机视觉领域尤为突出。这类模型的一大优势在于不需要人工设计特征提取算法，并且具有良好的普适性以适应不同种类的手势。 因此，我还训练了一个卷积神经网络来进行同样的任务。该项目的传统方法使用了Python的OpenCV库进行实现，而深度学习部分则基于Python的TensorFlow框架完成。
     
  • 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。
     
  • 图像识别(13)——手势识别(1)——利用matchShapes识别手形数字
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    本篇文章探讨了通过OpenCV中的matchShapes函数进行手势识别的技术，专注于识别表示数字的手势形状。 在进行手形识别时，通常会先通过肤色分割来提取手部区域。由于黄种人的皮肤颜色在HSV色彩空间下与背景有明显区别，因此可以利用这一特性有效分离出手的轮廓。在此过程中，我使用了形状匹配（matchShapes）方法来进行手形对比，并据此判断出代表的手势数字意义。不过需要注意的是，这种方法高度依赖于模板库的全面性，存在一定的局限性。
     
  • 图像识别(13)——手势识别(1)——利用matchShapes识别手形数字
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    本篇介绍如何使用OpenCV中的matchShapes函数进行手形数字识别，探索基于形状匹配的手势识别技术。 在进行手形识别时，通常会先执行肤色分割操作。由于黄种人的皮肤颜色在HSV色彩空间与背景有显著差异，因此通过利用肤色特征可以有效地提取出手的区域。接下来我采用形状匹配（matchShapes）方法来对比手形，并据此判断出手指表示的具体数字意义。需要注意的是，这种方法很大程度上依赖于模板库的丰富程度，具有一定的局限性。