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手势识别、手指检测、手势追踪

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简介：
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。

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  • 手势识别、手指检测、手势追踪
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    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。
     
  • 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。
     
  • Python中的手势识别和追踪
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    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。
     
  • 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
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    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。
     
  • SVM手势识别.rar_图像识别_手势识别_数据识别svm_雷达手势
    优质
    SVM手势识别项目利用支持向量机(SVM)算法进行图像和雷达数据处理，实现精准的手势识别功能。适用于多种应用场景的数据分析与模式识别需求。 通过雷达采集手势数据并生成手势图像，然后使用SVM进行识别。
     
  • 手势识别：用OpenCV和Python辨识“手势”
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • Python手势识别
    优质
    Python手势识别是利用Python编程语言开发的手势识别系统，通过分析手部运动数据实现对不同手势的精准辨识与响应。 使用TensorFlow、OpenCV Keras 和 Matplotlib 完成的一个小示例的基本操作如下： 1. 执行 `liveplot.py` 2. 执行 `trackgesture.py` 后，在终端命令行输入 1 进行手势预测，调用摄像头后，请按键盘 b 和 g 键开始进行预测。 权重文件可以通过提供的链接获取。