Advertisement

1-5数字的手势识别.zip

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

简介：
本项目为一套用于手势识别的模型和代码集，专注于识别人手展示1至5个手指的动作，适用于人机交互、智能家居等领域。 该内容参考了他人的代码，实现了一种能够识别1到5的手势数字的模型，并支持通过增加数据进行进一步训练以优化性能。此外，实验结果显示其收敛曲线表现良好。提供的材料包括用于训练和测试的相关代码以及相应的数据集。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 1-5数字的手势识别.zip
    优质
    本项目为一套用于手势识别的模型和代码集，专注于识别人手展示1至5个手指的动作，适用于人机交互、智能家居等领域。 该内容参考了他人的代码，实现了一种能够识别1到5的手势数字的模型，并支持通过增加数据进行进一步训练以优化性能。此外，实验结果显示其收敛曲线表现良好。提供的材料包括用于训练和测试的相关代码以及相应的数据集。
     
  • 图像识别(13)——手势识别(1)——利用matchShapes识别手形数字
    优质
    本篇文章探讨了通过OpenCV中的matchShapes函数进行手势识别的技术，专注于识别表示数字的手势形状。 在进行手形识别时，通常会先通过肤色分割来提取手部区域。由于黄种人的皮肤颜色在HSV色彩空间下与背景有明显区别，因此可以利用这一特性有效分离出手的轮廓。在此过程中，我使用了形状匹配（matchShapes）方法来进行手形对比，并据此判断出代表的手势数字意义。不过需要注意的是，这种方法高度依赖于模板库的全面性，存在一定的局限性。
     
  • 图像识别(13)——手势识别(1)——利用matchShapes识别手形数字
    优质
    本篇介绍如何使用OpenCV中的matchShapes函数进行手形数字识别，探索基于形状匹配的手势识别技术。 在进行手形识别时，通常会先执行肤色分割操作。由于黄种人的皮肤颜色在HSV色彩空间与背景有显著差异，因此通过利用肤色特征可以有效地提取出手的区域。接下来我采用形状匹配（matchShapes）方法来对比手形，并据此判断出手指表示的具体数字意义。需要注意的是，这种方法很大程度上依赖于模板库的丰富程度，具有一定的局限性。
     
  • 包含0到5六个数字的手势识别数据集
    优质
    这是一个包含了从0到5六个手势的数据集，专为手势识别研究和开发而设计。每种手势都有大量样本，涵盖不同人群的手部姿势变化。 数据集包含0到5这六种数字的图片，并且已经进行了标注，共有434张图片。压缩包内还包括与这些图片对应的xml文件和txt文件。解密密码请通过邮件发送。
     
  • 手势识别-TensorFlow与Python实现手势0-5识别代码
    优质
    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）。
     
  • 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。
     
  • 运动中的手势识别：0到5的手势区分
    优质
    本研究聚焦于在运动场景中实现精准的手势识别技术，特别针对从0至5的手势进行有效辨识。通过优化算法提高识别速度与准确性，增强人机交互体验。 我收集了一个运动空中手势识别的数据集，其中包括六个类别：0、1、2、3、4、5和6。各类别的样本数量分别为468个、954个、281个、282个、346个、448个以及885个。第6类被定义为负样本。
     
  • 手势识别：利用TensorFlow2.0、OpenCV和CNN实现0-9数字的手势识别
    优质
    本项目采用TensorFlow2.0框架及卷积神经网络(CNN)技术，在OpenCV支持下完成手部图像采集与预处理，旨在准确识别手势表达的0至9数字。 手势识别基于TensorFlow 2.0 + OpenCV + CNN实现，用于识别0-9的手势，请参阅我的以获取详细信息。 简化后：使用TensorFlow 2.0、OpenCV 和CNN技术来完成从0到9的手势识别项目，详情请参考相关文档或平台上的说明。
     
  • 0-9数字的手势识别数据集
    优质
    这是一个包含从0到9所有数字手势图像的数据集合，旨在为手语识别和手势控制技术的研究提供训练资料。 提供2000张单一背景图片以及1000张复杂背景的图片。