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该程序是基于STM32的的手势识别系统。

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简介：
本代码的开发基础为STM32F103C8T6微控制器，其核心功能依赖于PAJ7620U2手势识别传感器模块。我们诚挚地邀请所有读者前来下载并分享此代码资源。

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  • 基于STM32的手势识别系统.rar
    优质
    本项目为一个基于STM32微控制器的手势识别系统设计，通过集成传感器捕捉手势动作，并利用算法进行解析和响应。 2018年全国大学生电子电路设计大赛作品采用四通道设计，程序稳定可靠，并配备OLED显示屏及按键控制功能，还支持语音播报。该系统基于STM32F103微控制器开发，代码经过模块化封装处理，易于理解和维护。
     
  • 基于STM32和PAJ7620的手势识别系统
    优质
    本项目研发了一套基于STM32微控制器与PAJ7620手势传感器的手势识别系统，能够精准响应多种手势指令，适用于智能家居、人机交互等场景。 STM32结合PAJ7620的手势识别源码资料。
     
  • 基于STM32及FDC2214的手势识别系统.zip
    优质
    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 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YOLOv5的手势识别系统，可识别0-9数字手势（含完整程序与数据）
    优质
    本项目开发了一种基于YOLOv5的手势识别系统，专门用于识别从0到9的手势信号。该项目不仅提供了详细的实现代码，还包含了训练所需的全部数据集。适合于对计算机视觉和深度学习感兴趣的开发者研究和应用。 本段落介绍了如何使用YOLOv5构建手势识别系统，并实现对0-9数字手势的精准识别与跟踪。文档详细描述了系统的实施步骤，从Python环境配置、数据集准备、模型训练到导出ONNX格式以适应多平台部署，再到性能测试和可视化图表绘制，以及最后通过Tkinter创建图形用户界面的具体方法。文中提供了完整的源代码及相关数据集供读者参考使用及拓展。 本段落适用人群为具备编程经验并从事机器学习研究或技术实施的工程师，对物体检测与计算机视觉感兴趣的个人也可从中受益。 该系统适用于需要手势指令控制的应用场合，例如游戏控制器、无人机操控等互动设备开发过程中的操作界面友好性提升和用户体验改善。此外，文中还提供了进一步改进此解决方案应用范围的具体建议。本段落不仅是一份教学材料，也提供了一个实用的研发项目模板。
     
  • 可用的基于OpenCV手势识别程序
    优质
    本项目提供了一个实用的手势识别系统，基于开源计算机视觉库OpenCV开发。用户可以通过简单的手部动作实现对设备的操作控制，适用于多种应用场景，如智能家居、游戏互动等。代码开放，易于二次开发与应用集成。 手势识别程序基于OpenCV开发，采用camshift算法实现。该程序在VS2010与OpenCV 2.4.4环境下运行效果良好。
     
  • STM32手势识别
    优质
    STM32手势识别技术利用先进的传感器和算法，在基于STM32微控制器的平台上实现对用户的手势进行精准检测与响应，广泛应用于智能家居、人机交互等领域。 2018年电子设计大赛（TI杯）D题手势识别项目已全功能完成。该项目基于STM32F103单片机系统，实现了对猜拳游戏和划拳游戏中手势的检测与识别装置。通过使用TI公司提供的FDC2214电容传感器芯片来测量测试区域内的电容值。
     
  • 基于CNN的手势静态识别系统
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    本系统采用卷积神经网络（CNN）技术，专注于手势图像的分析与识别，实现对多种静态手势的有效辨识。 基于CNN的静态手势识别系统提供完整代码实现，能够使用二值化模型和高斯肤色模型进行手掌分割。该系统不包含预训练的CNN权重文件，如需获取可参考相关博客下载。
     
  • 基于Kinect和OpenCV的手势识别系统
    优质
    本系统采用Kinect传感器与OpenCV库，实现非接触式手势识别，支持多种手势命令，适用于人机交互、虚拟现实等领域。 从Kinect读取彩色图像，并利用OpenCV实现0-9数字手势的识别。