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手势识别源码及可执行程序

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简介：
本项目包含一套完整的手势识别系统源代码和预编译的可执行文件。用户可通过调整参数实现不同手势的精准识别。 手势识别 图像处理 hog svm 源码 完整工程 可执行程序

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  • 手势识别源码及可执行程序
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    本项目包含一套完整的手势识别系统源代码和预编译的可执行文件。用户可通过调整参数实现不同手势的精准识别。 手势识别 图像处理 hog svm 源码 完整工程 可执行程序
     
  • APDS9960手势识别源代码程序
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    APDS9960手势识别源代码程序是一款专为AMS APDS9960光传感器设计的应用程序代码，支持手勢感应功能，便于开发者轻松实现智能设备的手势控制。 基于STM32F103RCT6结合APDS9960实现六种手势的精准识别。
     
  • CNN手写数字识别（含源码、UI及可执行文件）
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    本项目提供了一个基于CNN的手写数字识别系统，包含完整源代码、用户界面设计以及可以直接运行的程序文件。 Python开发的项目基于TensorFlow和MNIST数据集，并且包含训练好的模型。该项目已打包为可执行文件（exe），并带有用户界面（UI）。
     
  • 基于QT界面的车牌识别可执行程序及源代码
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    本项目提供了一个基于QT框架开发的车牌识别应用程序及其完整源代码。该程序能够高效地进行图像处理与车牌号码提取，适用于多种应用场景。 这是基于OpenCV和EasyPr的库，在集成到Qt上的程序代码中包含480张训练车牌图。该程序的识别率达到大约百分之八十五，并且在Qt界面上实现了可视化功能。需要注意的是，在选择图片时，目录或文件名不能含有中文字符，否则可能会导致错误。 此外，我还封装了一个可执行的EXE文件，方便查看效果。这是我的毕业设计作品，如果有兴趣的话可以下载体验一下。不过我发现上传了错误的一个可执行程序Easy_LPR.exe，但这个问题不大；如果想看实际运行的效果，可以通过源码使用Qt编译一次或者从其他途径获取正确的可执行程序来解决这一问题。
     
  • Qt人脸识别的可执行程序
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    这段Qt开发的人脸识别软件提供了一个便捷的界面和强大的功能，能够实现人脸检测、识别等操作，适用于多种应用场景。 Qt人脸识别可执行程序
     
  • Kinect手势识别程序
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    本Kinect手势识别程序利用微软Kinect传感器捕捉用户的手势动作，并通过内置算法解析成计算机可理解指令，实现无需传统输入设备的人机交互体验。 标题中的“手势识别程序（kinect）”指的是使用微软的Kinect设备来捕捉并解析人体手势，并据此实现特定的手势识别与响应功能。Kinect是一款先进的传感器设备，它利用深度摄像头和红外投影技术可以实时追踪人的骨骼动作。 在描述中提到，“手势识别程序连接到kinect后可以直接运行，用于追踪手势”，这意味着该程序是专为Kinect设计的，在接入Kinect设备之后用户可以通过各种手势来控制程序并实现交互操作。通过分析摄像头捕捉的数据，系统能够识别出手部的关键点和运动轨迹，并据此理解用户的意图。 标签“kinect”表明这个项目的核心技术在于微软提供的Kinect设备及其开发平台。开发者可以利用SDK（软件开发工具包）编写与硬件互动的代码，比如手势识别、语音控制以及人体检测等。 另一个标签“c#”则说明该程序是用C#语言编写的。作为面向对象的语言，C#特别适合于Windows系统的应用程序开发，包括桌面应用和Xbox游戏项目。在Kinect的应用场景中，通常会将C#与WPF（Windows Presentation Foundation）或Windows Forms结合使用来构建图形用户界面，并利用.NET Framework的库处理来自Kinect的数据。 文件名“ControlsBasics-XAML”暗示这可能是一个示例程序包，展示如何运用控件基础在C#和XAML中进行开发。作为一种用于描述UI界面的语言，XAML在WPF及UWP应用中有广泛的应用。这个项目可能会包含创建与布局不同UI元素的方法，并说明这些元素是如何通过背后的逻辑代码（用C#编写）来实现Kinect手势识别的交互功能。 综合来看，压缩包可能包括一个使用C#和XAML构建的基本框架的手势控制应用程序，旨在帮助开发者理解和修改以开发他们自己的项目。开发者需要掌握C#编程、WPF或UWP环境的知识，并了解如何利用Kinect SDK进行手势处理及事件触发等技术的应用。
     
  • 可用的基于OpenCV手势识别程序
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    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。
     
  • 手势识别代码源码
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    这段简介可以描述为：手势识别代码源码提供了全面的手势识别算法实现细节，包含多种编程语言版本，适合开发者学习和研究。 手势识别的MATLAB源代码可以用于开发各种应用程序，如虚拟现实、增强现实以及人机交互系统。这些代码通常包括图像处理算法来检测手的位置和形状，并通过机器学习模型进行分类以理解不同的手势含义。此外，还可以利用摄像头捕获实时视频流并对其进行分析，从而实现实时的手势识别功能。