Advertisement

基于OpenCV的手势识别技术

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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。
     
  • OpenCV手势识别技术
    优质
    简介：OpenCV手势识别技术利用计算机视觉算法和机器学习方法，实现对手部动作的检测与分类，广泛应用于人机交互、虚拟现实等领域。 实现1-5手势的图片识别可以采用最基础的模板匹配方法。所需资源请自行选取。
     
  • 利用OpenCV的手势识别技术
    优质
    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。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 基于手势识别的鼠标控制技术
    优质
    本研究探索了一种创新的人机交互方式——通过分析用户的手势来实现对电脑鼠标的精准操控。该技术有望为用户提供更为自然流畅的操作体验，并在无障碍技术和游戏娱乐领域展现出广泛的应用前景。 使用VC++和openCV实现用手势控制鼠标移动的功能，并能进行左键单击、左键双击以及右键单击操作。该项目是在VS2010环境下利用OpenCV 2.3版本开发的，代码可以运行。如果要在其他版本中使用，则需要自行配置相关环境。
     
  • 基于MediaPipe和OpenCV的手势识别.zip
    优质
    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。