Advertisement

APDS9960手势识别完整版源码

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

简介：
本资源提供APDS-9960手势传感器的完整版源代码，包括初始化配置、数据读取和解析等核心功能，适用于需要集成手势识别技术的应用开发。 开发了一款基于STM32F103RCT6的光学模块，该模块集成了ALS（环境光传感器）、红外LED以及接近检测器，并具备环境亮度感测功能。此外，代码中添加了大量注释以方便他人查阅和理解。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • APDS9960手势识别完整版源码
    优质
    本资源提供APDS-9960手势传感器的完整版源代码，包括初始化配置、数据读取和解析等核心功能，适用于需要集成手势识别技术的应用开发。 开发了一款基于STM32F103RCT6的光学模块，该模块集成了ALS（环境光传感器）、红外LED以及接近检测器，并具备环境亮度感测功能。此外，代码中添加了大量注释以方便他人查阅和理解。
     
  • APDS9960手势识别源代码程序
    优质
    APDS9960手势识别源代码程序是一款专为AMS APDS9960光传感器设计的应用程序代码，支持手勢感应功能，便于开发者轻松实现智能设备的手势控制。 基于STM32F103RCT6结合APDS9960实现六种手势的精准识别。
     
  • 基于STM32F1的APDS9960手势识别驱动
    优质
    本项目基于STM32F1微控制器开发，实现对APDS9960传感器的手势识别功能。通过优化代码和配置参数，实现了高效、稳定的手势检测与响应机制。 通过STM32F103驱动APDS9960可以识别上下左右及覆盖等各种手势姿势。可以根据需求将其移植到自己的CPU上使用。
     
  • 手势识别代码源码
    优质
    这段简介可以描述为：手势识别代码源码提供了全面的手势识别算法实现细节，包含多种编程语言版本，适合开发者学习和研究。 手势识别的MATLAB源代码可以用于开发各种应用程序，如虚拟现实、增强现实以及人机交互系统。这些代码通常包括图像处理算法来检测手的位置和形状，并通过机器学习模型进行分类以理解不同的手势含义。此外，还可以利用摄像头捕获实时视频流并对其进行分析，从而实现实时的手势识别功能。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • Python手势识别控制源码
    优质
    本项目提供了一套基于Python的手势识别控制系统源代码，利用机器学习技术实现对特定手势的精准识别与响应，适用于智能设备的人机交互应用开发。 该系统主要采用了OpenCV库中的视频采集、图像色域转换、颜色通道分割、高斯滤波、OSTU自动阈值处理、凸点检测以及边缘检测等功能，并结合余弦定理来计算手势，以此实现对手势的识别与控制。
     
  • 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。
     
  • 基于YOLOv5的手势识别系统，可识别0-9数字手势（含完整程序与数据）
    优质
    本项目开发了一种基于YOLOv5的手势识别系统，专门用于识别从0到9的手势信号。该项目不仅提供了详细的实现代码，还包含了训练所需的全部数据集。适合于对计算机视觉和深度学习感兴趣的开发者研究和应用。 本段落介绍了如何使用YOLOv5构建手势识别系统，并实现对0-9数字手势的精准识别与跟踪。文档详细描述了系统的实施步骤，从Python环境配置、数据集准备、模型训练到导出ONNX格式以适应多平台部署，再到性能测试和可视化图表绘制，以及最后通过Tkinter创建图形用户界面的具体方法。文中提供了完整的源代码及相关数据集供读者参考使用及拓展。 本段落适用人群为具备编程经验并从事机器学习研究或技术实施的工程师，对物体检测与计算机视觉感兴趣的个人也可从中受益。 该系统适用于需要手势指令控制的应用场合，例如游戏控制器、无人机操控等互动设备开发过程中的操作界面友好性提升和用户体验改善。此外，文中还提供了进一步改进此解决方案应用范围的具体建议。本段落不仅是一份教学材料，也提供了一个实用的研发项目模板。