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使用OpenCV的手势识别Mediapipe代码

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简介：
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。

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  • 使用OpenCV的手势识别Mediapipe代码
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    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mediapipe和opencv的手势识别系统源码
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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。
     
  • 使用OpenCV的手势识别源代码
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    这段简介可以描述为：使用OpenCV的手势识别源代码提供了基于开源计算机视觉库OpenCV实现手势识别功能的完整代码资源。该项目适用于研究和开发人员学习与应用手势控制技术，涵盖基础设置、数据采集及算法处理等关键环节。 代码分为三个部分：样本数据集的获取、训练和预测。第一部分是get_train_image.py，用于获取样本数据，我使用OpenCV自行创建了手势的数据集与测试集。第二部分涉及自定义数据集及训练过程，通过TensorFlow的dataset模块来构建自己的数据集，并利用tensorflow.keras API实现模型的构建以及训练工作。第三部分则是关于模型预测的应用。
     
  • 基于MediaPipe和OpenCV的手势识别.zip
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    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。
     
  • 基于MediaPipe的手势识别Python代码 识别数字手势的关键点检测
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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。
     
  • 几个使用OpenCV开发的手势识别程序代码
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    这段简介可以描述为：“几个使用OpenCV开发的手势识别程序代码”提供了一系列基于开源计算机视觉库OpenCV实现的手势识别示例程序。这些资源适合开发者学习和实验手势控制技术，涵盖从基本到高级的应用场景。 这里介绍三个小程序：一个是实现石头剪刀布功能的程序，基于OpenCV，在Visual Studio 2010 和 OpenCV 2.4.4 环境下可以完美运行；另一个是根据手势播放音频的小程序；还有一个提供参考。
     
  • 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。
     
  • 通过Mediapipe的手势识别多手跟踪应用
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    本应用利用Mediapipe框架实现复杂手势识别与多手同时跟踪功能，为用户在虚拟现实、游戏互动等领域提供精准流畅的操作体验。 通过Android上的Mediapipe进行手势识别需要用到Android档案（AAR）和Gradle。这个想法的灵感来源没有特别指出。如果有帮助，请给我点赞支持。
     
  • 使用FDC2214的手势识别源代码
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    这段简介可以描述为：使用FDC2214的手势识别源代码提供了一套基于FDC2214传感器的手势识别程序代码，适用于需要手势控制功能的应用开发。 基于FDC2214的手势识别源代码使用STM32RCT6作为主控芯片。
     
  • 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。