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DataCollector: 采集 Leap Motion 控制器的手势数据

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简介:
DataCollector是一款专为Leap Motion控制器设计的数据采集工具,用于捕捉和记录用户手势动作,便于研究与开发。 数据收集器从 Leap Motion 控制器获取手势数据。该 GUI 用于采集罗彻斯特理工学院(RIT)学生的数据,作为对 Leap Motion 手势识别研究的一部分。所收集的数据量约为1.5GB,包含超过9000个单独的手势实例。 我们进行这项工作的目的是创建一个能够在线对手势进行分割、分类和解析的手势识别引擎。关于此主题的进一步研究可以在其他仓库中找到。 要在 Windows 上运行 jar 文件,请双击该文件或使用命令行输入 `java -jar DataCollector.jar`。与 Leap Motion 控制器交互所需的 Windows 库及 Jar 文件已打包在这个存储库中。通常,用户发现边在 GUI 中执行手势边打开 Leap Motion 视觉化工具会更加方便。

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客服
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  • DataCollector: Leap Motion
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    DataCollector是一款专为Leap Motion控制器设计的数据采集工具,用于捕捉和记录用户手势动作,便于研究与开发。 数据收集器从 Leap Motion 控制器获取手势数据。该 GUI 用于采集罗彻斯特理工学院(RIT)学生的数据,作为对 Leap Motion 手势识别研究的一部分。所收集的数据量约为1.5GB,包含超过9000个单独的手势实例。 我们进行这项工作的目的是创建一个能够在线对手势进行分割、分类和解析的手势识别引擎。关于此主题的进一步研究可以在其他仓库中找到。 要在 Windows 上运行 jar 文件,请双击该文件或使用命令行输入 `java -jar DataCollector.jar`。与 Leap Motion 控制器交互所需的 Windows 库及 Jar 文件已打包在这个存储库中。通常,用户发现边在 GUI 中执行手势边打开 Leap Motion 视觉化工具会更加方便。
  • Leap-Motion-:用于基本系统托盘应用Leap Motion处理系统
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    Leap Motion控制器是一款革命性的手势控制系统,专门设计用于与计算机操作系统进行互动。它能够精准地捕捉手部和手指的动作,使用户可以通过简单的手势来操作基本系统托盘中的应用程序,提供了直观且高效的人机交互体验。 Leap Motion 手势控制使用一些 Leap Motion 手势的简单系统托盘应用程序:画一个圆圈滚动(顺时针向下);做一个按键手势向下移动1行、向上/向下滑动以按下Home/End键,向左/向右滑动进行Ctrl+Tab和Ctrl+Shift+Tab操作(大多数浏览器中的选项卡切换)。
  • 基于Leap Motion机械系统
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    本项目旨在开发一套利用Leap Motion传感器实现手势识别与控制的机械操作系统,通过精准捕捉用户手部动作,进而操控各类机械设备,提升人机交互体验。 针对当前五指仿人机械手控制方式的局限性,我们设计了一种以操作人员体感手势图像为输入信号来操控五指仿生机械手的手指进行实时动作的控制系统。该系统首次采用Leap Motion设备采集手势数据;通过计算机程序分析这些数据,并识别和判断特定手势;利用MSP430单片机将不同体感手势转换成相应的控制指令;最后,五指仿真机械手根据接收到的指令完成指定的动作。 经过实际测试验证,该系统能够使五指仿生机械手的手指按照操作人员做出的不同手势进行实时动作。本项目包括三个主要部分: 1. 基于Leap Motion API开发的手势识别模块,除了自带的一些基本手势之外,还可以识别“剪刀”、“石头”、“布”以及“竖起大拇指”等四种特定手势。 2. Leap Motion与MSP430G2553单片机之间的串行通信程序设计。 3. MSP430G2553接收上位机传递的参数,并生成相应的PWM波以控制舵机动作。 项目开发环境如下: - 上位机:Win7 + VS2013(使用C++语言) - 单片机:Win7 + CCS V5.5(使用C语言) 本项目得到了中国石油大学(华东)大学生创新训练项目的资助。
  • Leap Motion 代码源码
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    Leap Motion手势代码源码提供了用于开发基于Leap Motion控制器的手势识别应用的编程资源和示例代码,帮助开发者实现精准的手部追踪功能。 Leap Motion手势源码详解 在IT领域内,Leap Motion技术提供了一种创新的人机交互方式:它通过高精度的手势识别让使用者能够直接用手部动作控制虚拟环境或应用程序。本段落介绍了一个基于C# 2010开发的项目,该项目专为 Leap Motion 设备设计,并实现了画圈和滑动等基本手势操作,可用于移动UI控件。 一、Leap Motion技术基础 1. 原理:Leap Motion利用光学传感器捕捉手部动作并通过复杂算法分析手部骨骼及手指运动来实现高精度的手势识别。 2. 安装与配置:需要将 Leap Motion 硬件连接至电脑,并安装官方提供的驱动程序和开发者工具,以进行后续编程工作。 二、C#编程环境 1. C# 2010:Microsoft .NET Framework 下的编程语言适用于 Windows 平台上的应用开发。其语法简洁且支持面向对象编程。 2. .NET Framework:由 Microsoft 提供的一个开发框架,提供丰富的类库使得开发者可以方便地调用系统功能和第三方库。 三、手势识别 1. 基础手势:“画圈”与“滑动”是常见的手势操作,在项目中被映射为旋转或滚动等交互动作。 2. Leap Motion API:通过Leap Motion SDK 提供的API,开发者可以获取手部骨骼信息及手指位置和运动方向来识别手势。 3. 事件处理:在C# 中定义事件处理器以响应特定的手势;例如当检测到画圈或滑动手势时触发相应的操作。 四、控件移动 1. UI 控件交互:项目实现了按手势移动UI控件的功能,通常涉及Windows Forms 或 WPF中的属性修改如Location 或 Transform。 2. 实时更新:在识别到手势后需要实时更新控件的位置信息以保持与手部动作同步。 3. 平滑移动:为了提供流畅的用户体验可能需要对控件移动过程进行平滑处理,避免跳跃式的移动效果。 五、代码实现 1. 类与方法:项目中包含了处理 Leap Motion 数据的类及解析手势和移动控件的方法。 2. 示例代码分析:对于关键部分如手势判断逻辑、事件绑定和控件更新可以详细解读帮助读者理解实现过程。 六、调试与测试 1. 调试工具:Visual Studio 的调试器可以帮助追踪代码执行流程,检查变量值以定位问题。 2. Leap Motion 模拟器:开发者工具中可能包含模拟器即使没有实物设备也能进行测试和调试。 总结而言,该项目展示了如何利用Leap Motion技术结合C#编程实现手势控制的交互应用。通过深入学习与实践可以进一步扩展手势库创建更多复杂且自然的交互体验提升人机交互效率及趣味性。
  • Leap Motion写入TXT文件
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    本项目旨在开发一个软件工具,用于捕捉并记录通过Leap Motion设备获取的手势数据至文本文件中,便于后续的数据分析与处理。 使用Leap Motion获取手势参数并将其写入txt文件,可以通过串口助手读取这些数据,并发送给下位机以控制机械臂。
  • 使用Leap MotionABB机
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    本项目探索了利用Leap Motion手势识别技术远程操控ABB工业机器人的创新方法,旨在提高人机交互效率和灵活性。 使用Leap Motion控制ABB机器人的运动主要通过在RS中添加插件来实现。这些插件(Add-Ins)可以利用VS和PC SDK创建。
  • 使用Leap Motion识别C#代码.zip
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    本资源包含利用Leap Motion设备进行手势识别的C#编程代码,适用于开发手部动作控制的应用程序和游戏项目。 本段落介绍通过Unity与Leap Motion集成的环境来实现静态和动态手势识别的设计方案。该设计能够识别从1到10的数字手势(在Unity中显示相应的数字)以及包括平移、旋转、放大、缩小等在内的动态手势,还包括手语“谢谢你帮我”。整个系统采用C#脚本语言编写,并且代码完整可运行。此外,它还具备采集手指和手掌坐标数据的功能并能将其输出为文本段落档。若有任何问题可以进行私信交流。
  • 利用Leap Motion动态识别技术
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    本项目采用Leap Motion设备实现手势动态识别技术,能够精准捕捉和分析用户手势动作,为虚拟现实、人机交互等领域提供高效解决方案。 随着虚拟现实(VR)技术的进步以及人们对人机交互性能与体验感要求的提高,手势识别作为影响虚拟现实中操作效果的关键技术之一,在精确度方面亟需提升。针对现有手势识别方法在处理动作相似的手势时表现不佳的问题,提出了一种多特征动态手势识别方案。该方案首先利用Leap Motion体感控制器追踪动态手势并采集数据;其次,在特征提取阶段增加了位移向量角度和拐点判定计数的提取;然后进行隐马尔科夫模型(HMM)训练;最后通过计算待测手势与模型匹配率来进行识别判断。实验结果显示,该多特征识别方案能够有效提高相似手势之间的区分能力。
  • 关于动态识别论文研究——Leap Motion技术.pdf
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    本论文探讨了利用Leap Motion技术进行动态手势识别的研究。通过分析和实验,旨在提高手势识别的速度与准确性,为交互式应用提供技术支持。 动态手势识别作为人机交互的重要方向,在各个领域具有广泛的应用需求。相较于静态手势,动态手势的变化更为复杂,因此对特征的充分提取与描述是准确识别的关键。为了克服现有方法在动态手势特征描述上的不足,我们使用高精度的Leap Motion传感器采集手部三维坐标信息,并提出了一种包含手指姿势和手掌位移在内的、能够更全面地描绘复杂动态手势的特征序列。结合长短期记忆网络模型进行实验后发现,在一个含有16种不同动态手势的数据集中,该方法实现了98.50%的识别准确率;与其他特征序列相比,所提出的特征序列能更好地描述和识别各种复杂的动态手势。
  • Leap Motion项目实践(一)——识别:猜拳与
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    本项目介绍如何使用Leap Motion进行手势识别技术的应用开发,通过实现猜拳游戏和数字输入功能,探索人机交互的新方式。 自己花了一周的空闲时间来实现代码,在这个过程中发现关于Leap Motion在上的教程非常少,遇到了不少困难。