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手部追踪简易版：手势识别与跟踪

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简介：
本项目提供了一种简化版本的手势识别和跟踪技术，专注于手部关键点检测及动态手势分析，适用于基础交互应用。 手势识别与跟踪包括基于简单模板匹配的手部跟踪及手部识别：使用OpenCV Cascade HAAR Classifier进行手部跟踪；采用HOG（方向梯度直方图）特征加SVM（支持向量机）分类器实现手势识别，以及通过背景减法或肤色检测来识别人手。

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  • 手部追踪简易版：手势识别与跟踪
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    本项目提供了一种简化版本的手势识别和跟踪技术，专注于手部关键点检测及动态手势分析，适用于基础交互应用。 手势识别与跟踪包括基于简单模板匹配的手部跟踪及手部识别：使用OpenCV Cascade HAAR Classifier进行手部跟踪；采用HOG（方向梯度直方图）特征加SVM（支持向量机）分类器实现手势识别，以及通过背景减法或肤色检测来识别人手。
     
  • 手势识别、手指检测、手势追踪
    优质
    本项目专注于开发先进的人机交互技术，涵盖手势识别、手指检测及手势追踪等关键领域，旨在实现更自然流畅的用户体验。 压缩包内包含两个记事本段落件：一个记录了获取指尖数目的方法总结，另一个则列出了手势识别相关的外文链接汇总。这些内容都是我在硕士期间研究指尖识别过程中收集整理的资料，大部分来自GitHub上的开源项目。希望这份材料能为正在或计划进行手势识别研究的同学提供一定的参考价值和便利，大家可以自行查看具体内容并借鉴他人研究成果的效果。欢迎下载使用。
     
  • Python中的手势识别和追踪
    优质
    本项目利用Python开发的手势识别与追踪系统，结合机器学习算法，实现对多种手势的精准识别及实时跟踪，广泛应用于人机交互、虚拟现实等领域。 Python手势识别与追踪内容概要：源码包包括了摄像头手势识别与追踪.py 和视频手势识别与追踪.py 两个算法文件，共65行代码，简单易懂且已亲测成功。
     
  • handtrackinggpu.zip - 手部追踪GPU版,手部追踪GPU GitHub资源...
    优质
    这是一款基于GPU的手部追踪软件，旨在利用图形处理器的强大计算能力优化和加速手部动作的实时跟踪。该开源项目在GitHub上提供下载与支持。 Mediapipe框架学习之 ———— 手势识别（单手） Android Studio 3.5 工程，打开即可使用。
     
  • 通过Mediapipe的手势识别多手跟踪应用
    优质
    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。
     
  • 基于Kinect深度数据的手势追踪与识别
    优质
    本研究利用Kinect传感器捕捉人体深度信息，实现手势的准确跟踪和分类，旨在开发更加自然的人机交互方式。 针对基于视觉的手势识别技术对环境背景要求较高的问题，本段落提出了一种利用深度信息进行手势提取和识别的研究方案。采用Kinect深度摄像头，通过中值滤波以及结合深度信息与邻域特点来分割手部区域，并使用Canny算子提取出手势轮廓。再以深度图像的凸缺陷指尖完成对指尖的检测，从而实现对手势1到5的手势识别。该方法能够快速有效地进行指尖检测，在鲁棒性和稳定性方面优于其他方法。实验结果显示，此手势识别方案的平均识别率达到92%，证明了其可行性。
     
  • Mediapipe学习之手势识别：增加简易手势识别DEMO（含手部姿态识别）
    优质
    本教程介绍了如何使用MediaPipe库进行手势识别，并提供了包含手部姿态识别功能的简易Demo。适合初学者快速上手。 MediaPipe学习-手势识别包括增加简单手势识别的两个DEMO以及手部姿态识别功能。手动编译可以参考相关文档进行操作。
     
  • 基于MATLAB的手势识别资源包_RAR_MATLAB手势_手势识别MATLAB_手势识别器_石头剪刀布_简易手势识别
    优质
    本资源包提供了一个基于MATLAB的简易手势识别系统，支持包括石头、剪刀、布在内的基础手势识别。通过该工具，用户可快速上手并开发更复杂的手势控制应用。 基于MATLAB的简单手势识别系统能够识别剪刀、石头、布的手势。
     
  • 基于Kinect传感器的近场手势识别与跟踪系统实现
    优质
    本研究设计并实现了基于Kinect传感器的手势识别和跟踪系统，适用于近距离操作环境，旨在提高人机交互的自然性和便捷性。 利用Kinect深度传感器获取的图像深度信息实现手部从背景中的分割，并通过零均值离散高斯滤波、二值化处理、取最小外包矩形以及欧式距离变换等一系列步骤对手势目标进行识别，最后将结果实时显示在电脑屏幕上。该系统相比其他类似系统具有算法简单、实时性强和成本低等特点。
     
  • [AK]OV7725_7670颜色识别与物体跟踪及舵机双轴追踪
    优质
    本项目基于OV7725摄像头模块和7670主控芯片，实现颜色识别、物体跟踪功能，并结合舵机控制，构建了双轴自动追踪系统。 OV7725_7670颜色识别及物体跟踪结合舵机双轴跟踪技术。