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基于Kinect和OpenCV的手势识别系统

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简介：
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。

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  • 基于Kinect和OpenCV的手势识别系统
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    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。
     
  • 基于OpenCV的手势识别
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    本项目利用OpenCV库开发手势识别系统，通过计算机视觉技术捕捉并解析用户手势动作，实现人机交互功能，适用于远程控制、虚拟现实等领域。 手势识别代码基于OpenCV动态检测。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于OpenCV的手势识别技术
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    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。
     
  • 基于STM32和PAJ7620的手势识别系统
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    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Python和OpenCV的手势识别算法设计
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    本项目旨在利用Python编程语言及OpenCV库开发手势识别算法，通过图像处理技术捕捉并解析手部动作，实现人机交互的新方式。 随着人工智能时代的到来，人机交互的研究领域也日益受到关注；其中手势识别是这一领域的关键技术之一，并因此迎来了快速发展。近年来，在消费电子、数码产品、家用电器乃至汽车行业等各个领域中，都可以看到手势识别技术的应用实例。 在设计高效智能的人机界面时，手势识别扮演着至关重要的角色。目前该技术已被广泛应用于手语翻译、智能监控系统以及虚拟现实等多个方面。其核心原理是通过各类传感器（如红外线或摄像头）捕捉并分析用户的手部动作，并将其转换为机器可理解的指令（例如开关设备、切换菜单等）。在本次课程设计中，我们将使用Python集成开发环境PyCharm进行编程。 首先，在Pycharm环境中安装所需的库模块；然后利用电脑内置摄像头获取图像信息。系统会逐帧读取并处理采集到的画面数据，包括形态学运算和旋转调整（由于摄像头拍摄的图像是镜像效果，因此需要借助cv2.flip函数来进行矫正）。选定画面中的特定区域作为手势输入区，并用红色线条标示出手势识别框。 接下来通过基于HSV色彩空间的手部肤色检测算法对图像进行预处理；随后应用高斯滤波进一步优化图像质量。在此基础上确定手形轮廓，进而计算出手指的弯曲角度及凹凸点位置信息，最终实现对手势动作的有效解析与响应。
     
  • 基于 MATLAB 的手势识别系统
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    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。