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Android中Gesture手势识别的实现与分析

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简介:
本文章详细探讨了在Android系统中实现手势识别技术的过程及原理,并对其性能进行深入分析。通过阅读本文,读者可以全面了解如何在应用程序开发过程中集成和优化手势识别功能,提升用户体验。 本段落通过实例分析了Android如何实现Gesture手势识别的用法,并将其分享给需要的人参考。在Android 1.6版本的SDK中加入了手势识别功能,这让人兴奋不已,因为之前一直在思考如何在安卓设备上用手势(更准确地说是笔势)来控制游戏角色的问题,而现在终于看到了一些希望。不过要想让手势达到像nds游戏那样流畅自如地操控角色的程度,还有很多细节需要完善和处理。 Android 1.6的模拟器里预装了一个名为Gestures Builder的应用程序,这个工具可以帮助用户创建自己的手势(该应用程序的源代码在SDK样本段落件中有提供)。所创建的手势会被保存到/sdcard/ges路径下。

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客服
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  • AndroidGesture
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    本文章详细探讨了在Android系统中实现手势识别技术的过程及原理,并对其性能进行深入分析。通过阅读本文,读者可以全面了解如何在应用程序开发过程中集成和优化手势识别功能,提升用户体验。 本段落通过实例分析了Android如何实现Gesture手势识别的用法,并将其分享给需要的人参考。在Android 1.6版本的SDK中加入了手势识别功能,这让人兴奋不已,因为之前一直在思考如何在安卓设备上用手势(更准确地说是笔势)来控制游戏角色的问题,而现在终于看到了一些希望。不过要想让手势达到像nds游戏那样流畅自如地操控角色的程度,还有很多细节需要完善和处理。 Android 1.6的模拟器里预装了一个名为Gestures Builder的应用程序,这个工具可以帮助用户创建自己的手势(该应用程序的源代码在SDK样本段落件中有提供)。所创建的手势会被保存到/sdcard/ges路径下。
  • Android(含源码).rar
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    本资源提供了一个详细的教程和完整源代码,用于在Android应用中实现手势识别功能。通过该教程,开发者可以轻松地将手势控制集成到自己的项目中,并根据需要进行自定义调整。 Android手势识别的实现可以让用户通过在屏幕上方滑动手指来执行各种操作,例如切换屏幕、放大图片或打开应用程序。系统能够自动判断不同手势之间的相似度,并支持基本的手势控制功能。
  • Android滑动功能
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    本项目介绍如何在Android应用开发中添加手势滑动识别功能,通过使用触摸事件监听器和MotionEvent类,可以轻松地为应用程序加入上下左右等方向的手势操作。 在Android开发中,手势识别可以通过三个监听器实现:OnTouchListener、OnGestureListener以及OnDoubleTapListener。这些分别用于处理触摸事件、滑动手势及双击屏幕的操作。当创建自定义控件时,通常会用到这些手势操作。 首先来看一下触摸监听器(OnTouchListener)。通过让Activity继承此接口,并重写onTouch方法来实现。每当在屏幕上进行触碰或抚摸动作时,即发生触摸事件的时候,就会调用这个onTouch方法。以下是一个示例代码的展示: 对于具体的代码实现细节和更深入的手势识别应用案例分析,在后续的文章中会有详细介绍。
  • Python
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    本项目介绍如何在Python中利用机器学习技术实现手势识别功能,通过摄像头捕捉手部动作并转化为特定指令,适用于人机交互等场景。 使用Python实现手势识别(入门教程),主要利用OpenCV库进行简单的手势识别项目实践。作为一名新手,在探索有趣的技术项目过程中,对计算机视觉领域产生了浓厚的兴趣,并且在网上找到了一些关于手势处理的实验案例,决定在此基础上尝试一下初步的手势识别功能。 本项目的重点在于应用基础的Python语法、图像处理知识以及OpenCV工具包来实现一个简单的手势检测系统。最终目标是能够通过摄像头捕捉视频流并进行基本的手势识别操作。 首先介绍获取视频(即从摄像头采集数据)的部分,这部分内容相对简单直接:`cap = cv2.VideoCapture(C:/Users/lenovo/Videos/1.mp4`
  • 功能OpenCV游戏柄:hand-gesture-gamepad
    优质
    Hand-Gesture-Gamepad是一款创新性的游戏外设,它基于OpenCV技术实现了手势识别功能,用户无需接触即可通过各种手势控制游戏。 手势游戏手柄(WIP)是一款具备手势检测功能的游戏控制器,基于OpenCV开发。 **安装步骤** 1. 安装ViGEmBus驱动程序。 2. 下载并运行必要的库文件。由于GitHub的最大上传限制为100MB,请独立下载这些文件。 3. 将下载的文件夹移动到任意位置(例如C:/libraries)。 4. 创建一个名为GESTUREPATH的新系统变量,指向该文件夹的位置。 5. 编辑系统的环境路径,在新行中添加“%GESTUREPATH%”以引用新建的环境变量。 6. 设置另一个名为DLLPATH的环境变量,其值应为安装目录下的\libraries\opencv\build\x64\vc16\bin路径。 7. 编辑系统的环境路径,在新行中添加“%DLLPATH%”。 **编译程序** 使用Visual Studio克隆项目并进行快速构建。确保您已经安装了Visual Studio以完成此步骤。
  • -TensorFlowPython0-5代码
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    本项目利用TensorFlow和Python开发的手势识别系统能够精准识别手势数字0至5。通过深度学习技术训练模型,实现了对手部姿态的有效解析与应用。 卷积神经网络可以用于实现对手势数字的识别(基于TensorFlow)。
  • Gesture-TensorFlow: 利用TensorFlow对象检测及Python系统
    优质
    Gesture-TensorFlow是一款基于TensorFlow和Python开发的手势实时识别系统。它运用了先进的对象检测技术,能够精准地识别并响应用户手势指令,极大地提升了人机交互的自然性和便捷性。 手势张量流使用Tensorflow对象检测和Python进行实时手语识别:要安装该项目,您需要安装TensorFlow和OpenCV-python库以及Tensorflow对象检测软件包才能正常运行。您可以直接通过pip命令来安装前两者(如果愿意也可以用conda): ``` $ pip install tensorflow $ pip install opencv-python ``` 对于最后一个组件的安装,请按照相关教程进行操作,该教程会详细介绍如何设置所需的软件包以及配置Tensorflow-GPU以在运行时获得更好的性能(强烈建议)。此外,您需要从相应的源代码库下载并克隆TensorFlow模型: ``` $ cd Tensorflow $ git clone https://github.com/tensorflow/models.git ``` 之后,你需要将模型的配置文件(pipeline.config)从预先训练好的文件夹中提取出来。
  • Android用户自定义
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    本项目旨在为Android用户提供高度定制化的手势控制方案,通过开发一套灵活的手势识别系统,使用户能够创建个性化的手势指令来执行特定功能或操作。此创新技术不仅提升了用户体验和设备互动的便捷性,还增强了界面设计与应用程序交互的新维度。 安卓用户可以自定义手势识别功能,相关资源来自其他作者的作品,请尊重原作者的版权。
  • 关于Qt
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    本篇文章详细介绍了使用Qt框架实现手势识别的实际案例,通过具体代码和操作步骤,帮助读者理解和应用手势识别技术。适合对移动设备或触屏界面开发感兴趣的开发者阅读学习。 前后背景采用Ostu算法分离后得到二值图像,并从中提取轮廓。通过多边形拟合获得凸包和凹陷部分。根据起始点、结束点以及凹陷点三个关键点的外积来确定手指的数量。若是在Qt与OpenCV环境下进行开发遇到困难,可以参考相关博客中的指导信息。