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基于MATLAB的手势识别技术，利用手部轮廓提取与去噪滤波

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简介：
本研究采用MATLAB平台，通过手部轮廓提取和去噪滤波技术实现手势识别。旨在提高手势识别系统的准确性和稳定性，适用于人机交互等领域。 基于MATLAB的手势识别方法通过提取手部轮廓并进行去噪滤波来实现。该算法利用皮肤颜色模型将手势从背景中分割出来，并追踪其边缘。最后，使用傅里叶变换作为特征向量来进行手势识别，具有很高的识别率。

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  • 基于MATLAB的手势识别技术，利用手部轮廓提取与去噪滤波
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    本研究采用MATLAB平台，通过手部轮廓提取和去噪滤波技术实现手势识别。旨在提高手势识别系统的准确性和稳定性，适用于人机交互等领域。 基于MATLAB的手势识别方法通过提取手部轮廓并进行去噪滤波来实现。该算法利用皮肤颜色模型将手势从背景中分割出来，并追踪其边缘。最后，使用傅里叶变换作为特征向量来进行手势识别，具有很高的识别率。
     
  • 图像轮廓识别及去噪与边缘提取
    优质
    简介：本研究专注于图像处理技术，涵盖轮廓识别、去噪和边缘提取等关键领域，致力于提升图像清晰度和细节展现能力。 本代码包含详细的图像识别、图像轮廓提取、图像去噪及图像边缘提取等功能模块。只需更改读取地址即可运行，并确保可以成功执行。程序附带详细说明，方便用户进行自定义修改。
     
  • 手势识别的数据提取与技术研究——基于MATLAB
    优质
    本研究聚焦于利用MATLAB平台进行手势识别的数据提取及技术探索，旨在优化算法以提高手部动作识别准确率和效率。 使用特定波形的超声波进行发射和接收，以实现信道估计和手势识别。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 定制手势与手势识别技术
    优质
    定制手势与手势识别技术是指通过特定算法和软件设计，来解析并响应用户自定义的手势动作。这项技术广泛应用于人机交互、虚拟现实等领域，极大地丰富了用户的操作体验，使得设备能够更精准地理解并执行用户的意图。 自定义手势（gesture）和手势识别涉及使用GestureOverlayView等相关知识。这一过程包括创建用户界面元素以检测并响应特定的手势输入。通过这些技术可以增强用户体验，实现更加直观的交互方式。
     
  • 基于TI技术的手势识别
    优质
    本项目采用德州仪器(TI)的技术平台，开发了一种高效的手势识别系统。该系统利用先进的传感器和算法，能够精准地捕捉并解析用户的手势动作，为智能家居、虚拟现实等领域提供了创新的人机交互解决方案。 基于TI的手势识别技术，虽然注释可能不够清晰，但经过测试是可用的。
     
  • 基于TI技术的手势识别
    优质
    本项目采用Texas Instruments(TI)的技术平台，开发了一套手势识别系统。该系统能够精准捕捉并解析多种手势指令，广泛应用于智能家居、虚拟现实等领域，提升用户体验和交互效率。 基于TI的手势识别系统虽然注释不够清晰，但经过测试确认是可用的。
     
  • 基于OpenCV的手势识别技术
    优质
    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。