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基于OpenCV的手势检测

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简介：
本项目采用OpenCV库实现手势识别功能，通过摄像头捕捉图像并分析手部动作，为用户提供直观的人机交互方式。 使用OpenCV2.3.1进行静态手势检测的过程包括：首先通过滤波去噪处理原始图像；然后将图像转换到HSV颜色空间；接着根据皮肤在HSV空间中的分布特性，应用inRange函数做出阈值判断以识别肤色区域；之后执行形态学操作来去除噪声干扰，并使手部边界更加清晰平滑。进一步地，在得到二值化后的图像后，利用findContours函数找出轮廓并去除伪轮廓的影响；最后使用convexHull函数计算出凸包络，从而实现对手势的准确检测。

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  • 基于OpenCV的手势检测
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    本项目采用OpenCV库实现手势识别功能，通过摄像头捕捉图像并分析手部动作，为用户提供直观的人机交互方式。 使用OpenCV2.3.1进行静态手势检测的过程包括：首先通过滤波去噪处理原始图像；然后将图像转换到HSV颜色空间；接着根据皮肤在HSV空间中的分布特性，应用inRange函数做出阈值判断以识别肤色区域；之后执行形态学操作来去除噪声干扰，并使手部边界更加清晰平滑。进一步地，在得到二值化后的图像后，利用findContours函数找出轮廓并去除伪轮廓的影响；最后使用convexHull函数计算出凸包络，从而实现对手势的准确检测。
     
  • 基于STM32的手势检测设计
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    本项目基于STM32微控制器，结合电容感应技术实现手势识别功能，旨在提供一种非接触式的人机交互方式。 手势识别技术使人们能够与机器进行自然交互而无需使用任何机械设备。通过手指指向计算机屏幕的方式可以移动光标，这可能会让传统的输入设备如鼠标、键盘甚至触摸屏变得不再必要。 PAJ-7620U2是一款由原相科技公司开发的手势识别芯片，集成有光学阵列传感器单元，并能够快速准确地感应和处理输入信号。该芯片内置光源及环境光抑制滤波器，在黑暗或低光照条件下依然可以正常工作。支持上、下、左、右、前、后方向的移动以及顺时针旋转、逆时针旋转和挥动手势的动作识别，用户可以通过I2C接口读取原始数据与手势识别结果。 功能实现： 1. 通过特定的手势动作进行时间切换或日期变更； 2. 利用手势控制LED灯及蜂鸣器的开关操作； 3. 实现实时的时间校准，并可通过串口完成时钟同步。
     
  • 基于OpenCV的手势识别
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    本项目利用OpenCV库开发手势识别系统，通过计算机视觉技术捕捉并解析用户手势动作，实现人机交互功能，适用于远程控制、虚拟现实等领域。 手势识别代码基于OpenCV动态检测。
     
  • 基于OpenCV的手势识别技术
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    本项目运用开源计算机视觉库OpenCV实现手势识别功能，通过图像处理和机器学习算法分析手部动作，为智能交互提供高效解决方案。 1. 首先采集摄像头视频，并对每一帧图像进行处理（这部分在主函数里面）。2. 对每一帧图像进行HSV颜色空间变换，这个模型中颜色的参数分别是：色调（H）、饱和度（S）以及明度（V）。3. 在HSV的不同通道上应用阈值分割技术来识别人体肤色。4. 利用腐蚀和膨胀操作对分离出的人体肤色部分进行滤波处理，并通过凹包凸包分析计算各个区块的面积，剔除过小的区块后进一步测量轮廓深度，选择深度最大的作为目标轮廓。5. 通过对目标轮廓上凹凸包数量的统计可以识别出手势所表示的具体数字。
     
  • 手势识别、手指检测、手势追踪
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    本项目专注于开发先进的人机交互技术，涵盖手势识别、手指检测及手势追踪等关键领域，旨在实现更自然流畅的用户体验。 压缩包内包含两个记事本段落件：一个记录了获取指尖数目的方法总结，另一个则列出了手势识别相关的外文链接汇总。这些内容都是我在硕士期间研究指尖识别过程中收集整理的资料，大部分来自GitHub上的开源项目。希望这份材料能为正在或计划进行手势识别研究的同学提供一定的参考价值和便利，大家可以自行查看具体内容并借鉴他人研究成果的效果。欢迎下载使用。
     
  • 基于MediaPipe和OpenCV的手势识别.zip
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    本项目提供了一个基于MediaPipe与OpenCV库实现的手势识别系统，能够准确捕捉并解析手部动作，适用于手势控制、虚拟现实等领域。 【项目资源】： 涵盖前端开发、后端编程、移动应用开发、操作系统管理、人工智能技术、物联网设计与实施、信息化管理系统构建、数据库操作以及硬件开发等领域。 包括STM32单片机代码，ESP8266模块程序，PHP语言脚本，QT框架应用程序，Linux系统项目，iOS平台软件，C++和Java编程实例，Python脚本应用案例，Web前端页面源码示例,C#语言的应用程序,EDA设计文件,Proteus仿真模型以及RTOS实时操作系统等项目的完整代码。 【项目质量】： 所有提供的代码都经过全面测试，并确保可以直接运行。 只有在功能验证无误后才会上传至平台供用户下载使用。 【适用人群】： 面向初学者和有一定技术水平的进阶学习者，帮助他们掌握各类技术领域知识与技能； 同时适用于毕业设计、课程作业、工程项目实训或初期项目规划等场景下的实际应用需求。 【附加价值】： 这些资源不仅具有较高的参考意义，也可以直接用于二次开发。 对于已经具备一定基础或者热衷于深入研究的用户来说，在此基础上进行修改和扩展以实现更多功能将非常方便快捷。 【沟通交流】： 如在使用过程中遇到任何问题，请随时提出疑问； 我们鼓励下载并积极利用这些资源，并希望所有使用者能够相互学习，共同成长。
     
  • 基于OpenCV的基元检测
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    本项目采用开源计算机视觉库OpenCV进行图像处理和分析，旨在实现对特定视觉基元的有效检测与识别。通过优化算法提高检测精度和速度。 基元检测算法主要包括边缘检测、角点检测和blob检测等多种方法。这些技术可以用于图像处理中的多尺度表达分析。 对于更详细的讲解，可参考相关文献或博客文章。其中一篇较为详尽的介绍是关于上述几种基元检测技术和它们的应用场景。
     
  • 基于MediaPipe的手势识别Python代码 识别数字手势的关键点检测
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    本项目提供了一套使用Python和MediaPipe库实现的手势识别系统，专注于通过关键点检测来辨识代表数字的手势。 本项目使用Python的MediaPipe库实现手部关键点检测，并基于此进行手势识别。具体内容包括： 1. 使用MediaPipe库实时检测手部21个关键点。 2. 根据这些关键点的位置计算每个手指的角度。 3. 通过分析手指角度来判断特定的手势，项目中已经包含了数字0到9的手势定义规则。 4. 在调试过程中可以查看各个手指的具体角度，并根据实际情况扩展新的手势识别规则。 代码附有详细注释，便于理解和修改。本程序需要安装以下Python库：opencv, numpy 和 mediapipe。可以通过运行命令`pip install opencv-python numpy mediapipe`来完成这些依赖的安装。
     
  • 基于OpenCV的手势控制鼠标源码
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    本项目提供一套基于OpenCV库实现的手势控制鼠标程序源代码，通过摄像头捕捉手部动作并转换为计算机鼠标的移动和点击操作，实现人机交互的新方式。 手势控制鼠标 opencv 源码 手势控制鼠标的 OpenCV 源码实现涉及使用计算机视觉技术来识别用户的手势，并将其转换为对鼠标的操作。这种应用通常包括摄像头输入、图像预处理（如灰度化和高斯模糊）、手部检测与跟踪，以及基于特定手势定义的鼠标动作映射等步骤。通过这些技术，可以创建一个无需物理鼠标即可控制计算机界面的应用程序。 如果需要进一步了解具体的实现细节或获取示例代码，请查阅相关文献和技术文档。
     
  • 基于Kinect和OpenCV的手势识别系统
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    本系统采用Kinect传感器与OpenCV库，实现非接触式手势识别，支持多种手势命令，适用于人机交互、虚拟现实等领域。 从Kinect读取彩色图像，并利用OpenCV实现0-9数字手势的识别。