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OpenCV手势识别-手掌特征提取代码

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简介：
本项目提供基于OpenCV的手势识别代码，专注于通过图像处理技术自动检测和提取手部关键特征。 本段落结合了关于轮廓描述符中的凸包（http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/shapedescriptors/hull/hull.html#hull）以及手部姿态检测与识别的相关内容，并加入了图像预处理步骤，包括采集、去背景和二值化。这些措施共同实现了手掌特征点的提取。

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  • OpenCV手势识别-手掌特征提取代码
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    本项目提供基于OpenCV的手势识别代码，专注于通过图像处理技术自动检测和提取手部关键特征。 本段落结合了关于轮廓描述符中的凸包（http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/shapedescriptors/hull/hull.html#hull）以及手部姿态检测与识别的相关内容，并加入了图像预处理步骤，包括采集、去背景和二值化。这些措施共同实现了手掌特征点的提取。
     
  • 掌纹识别与提取代码_掌纹特征_掌纹图像提取
    优质
    本项目专注于开发用于掌纹识别和特征提取的算法及代码实现。通过分析掌纹图像中的独特模式和线条走向，旨在提高生物识别技术的安全性和准确性。 图像预处理、特征提取与匹配功能可以正常运行。
     
  • OpenCV：火灾识别——特征提取及源码
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    本项目利用OpenCV进行火灾图像处理与分析，通过特征提取技术自动识别火灾，提供详细的代码实现，助力消防安全预警系统开发。 OpenCV火灾识别——特征提取 毕业设计代码记录及整理
     
  • 手势识别(OPencv).rar
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    这是一个包含使用OpenCV库进行手势识别项目的压缩文件，内含源代码、文档和必要的资源。适合对计算机视觉感兴趣的开发者研究与学习。 本资料整理的是使用Python-OpenCV编写的代码，可以实现简单的手势识别功能。运行结果已在文件内展示，有需要的小伙伴可自行学习参考。
     
  • 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。
     
  • 使用OpenCV的手势识别源代码
    优质
    这段简介可以描述为：使用OpenCV的手势识别源代码提供了基于开源计算机视觉库OpenCV实现手势识别功能的完整代码资源。该项目适用于研究和开发人员学习与应用手势控制技术，涵盖基础设置、数据采集及算法处理等关键环节。 代码分为三个部分：样本数据集的获取、训练和预测。第一部分是get_train_image.py，用于获取样本数据，我使用OpenCV自行创建了手势的数据集与测试集。第二部分涉及自定义数据集及训练过程，通过TensorFlow的dataset模块来构建自己的数据集，并利用tensorflow.keras API实现模型的构建以及训练工作。第三部分则是关于模型预测的应用。
     
  • 使用OpenCV的手势识别Mediapipe代码
    优质
    本项目利用OpenCV和Mediapipe库实现手势识别功能，通过计算机视觉技术捕捉并解析手部姿态，适用于人机交互、虚拟现实等领域。 基于OpenCV的MediaPipe手势识别代码能够实现实时视频或静态图片的手势识别功能。该代码支持0-9数字手势以及石头、剪刀、布游戏的手势识别，并可通过调整数据集中的图像来训练用户希望识别的新手势。此外，通过优化指节检测算法可以进一步提高识别准确率。 具体使用方法及修改方式详见相关文档或博客文章说明。
     
  • 利用OpenCV进行手势识别——区分手掌与拳头
    优质
    本项目运用OpenCV库实现手势识别算法，专注于区分手掌与拳头姿态，适用于人机交互、虚拟现实等领域。 本源码实现了基于摄像头检测手掌和拳头的功能。该项目是使用VC2010开发的，并需要配置OpenCV 2.0或更高版本的环境。此外，该源码依赖于两个训练文件：palm2.xml 和 fist2.xml，在运行前需将这两个文件复制到D盘根目录中。