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手势识别系统使用Python技术进行开发。

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简介：
通过 TensorFlow、OpenCV Keras 和 Matplotlib 构建的一个简易演示程序的基本操作如下：首先，执行 `liveplot.py` 脚本，随后运行 `trackgesture.py`。在终端命令行中，输入数字“1”以启动手势预测功能。激活摄像头后，按下键盘上的“b”和“g”键即可开始进行预测操作。用于该演示的权重文件已提供于链接：https://pan.baidu.com/s/1i6OE5A9，密码为“by24”。

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  • Python中的手势识别技术
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    本简介探讨在Python编程环境中实现的手势识别技术，涵盖相关库和算法的应用，旨在为开发者提供一种简单而有效的方式来理解和执行复杂的手势控制项目。 Python结合OpenCV、CNN以及Tensorflow可以实现强大的计算机视觉应用开发。
     
  • 利用Python进行手势识别实现
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    本项目运用Python编程语言开发了一套手势识别系统，通过机器学习算法分析手部姿态数据，实现对多种手势的精准辨识与响应。 这段代码借鉴了GitHub上的一个开源项目，并在此基础上进行了一些修改和完善，实现了手指指尖的检测功能，并能够在Windows系统下通过手指数目来模拟键盘操作。以下是带有详细注释的源程序： 环境要求：python3.6+opencv3.4.0 ```python import cv2 import numpy as np import copy import math import win32api import win32con # 参考代码进行了修改和补充，使其能够实现手指指尖检测，并在Windows系统下通过手指数目模拟键盘操作。 ``` 注释说明将直接嵌入到源程序中以帮助理解每个部分的功能。
     
  • CNN_Gesture: 实时手势识别系统，采用Python与OpenCV+Keras技术
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    CNN_Gesture是一款基于Python开发的手势实时识别系统，结合了OpenCV和Keras库的强大功能，为用户提供了精准、高效的手势控制体验。 CNN_Gesture 是一个基于 OpenCV 和 Keras 的实时手势识别脚本，其准确率约为 96% 并支持录制数据集。该系统需要 Python3.6、OpenCV、Keras、NumPy 和 PIL 环境。 运行“录制手势.py”后，点击 OpenCV 的窗口以开始操作。如果背景不干净，请按键盘上的 b 键重新设置背景。按下 l 键进入手势录制模式，在完成一个手势的训练集记录之后会暂停 3 秒钟然后开始测试集记录。每个手势的所有数据（包括训练和测试）完成后，再次按下 l 键以继续下一个手势的录制，直到所有需要的手势都已完成。 当所有的训练数据收集完毕后，请按 t 键进行模型训练。完成训练后将显示以下内容： - 模型结构图 - 训练集与测试集的准确率和损失折线图 - 测试集中每类手势的混淆矩阵 通过运行 training.py 可以直接生成模型，如果该脚本已经包含数据集或使用上传的数据集。Forecast.py 脚本则用于查看每个手势预测时的具体准确性。 获得训练好的模型后，可以用来进行实时的手势识别和预测工作。
     
  • OpenCV手势识别技术
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    简介：OpenCV手势识别技术利用计算机视觉算法和机器学习方法，实现对手部动作的检测与分类，广泛应用于人机交互、虚拟现实等领域。 实现1-5手势的图片识别可以采用最基础的模板匹配方法。所需资源请自行选取。
     
  • 定制手势与手势识别技术
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    定制手势与手势识别技术是指通过特定算法和软件设计，来解析并响应用户自定义的手势动作。这项技术广泛应用于人机交互、虚拟现实等领域，极大地丰富了用户的操作体验，使得设备能够更精准地理解并执行用户的意图。 自定义手势（gesture）和手势识别涉及使用GestureOverlayView等相关知识。这一过程包括创建用户界面元素以检测并响应特定的手势输入。通过这些技术可以增强用户体验，实现更加直观的交互方式。
     
  • 使用50层ResNet进行手势数字识别
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    本研究采用深度为50层的ResNet模型，专注于提高手语数字识别的准确率和效率，旨在为聋哑人群体提供更好的交流工具。 利用50层的ResNet模型可以实现对手势数字的高度识别准确率，可达95%。
     
  • 利用OpenCV的手势识别技术
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    本项目采用OpenCV库实现手势识别功能，通过摄像头捕捉手部动作并进行图像处理与分析，旨在为用户提供便捷的人机交互体验。 基于OpenCV的手势识别代码。这是我本科期间完成的作品，现在分享给大家。
     
  • 利用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，通过捕捉和分析手部动作，为用户界面交互提供创新解决方案。 基于OpenCV凸包检测的手势识别系统使用了训练好的XML文件来识别0、1、2、3、4、5、6、8等手势。
     
  • Python使用mediapipe和opencv的手势识别系统源码
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    本项目提供了一套基于Python的源代码，利用Mediapipe和OpenCV实现手势识别功能，适用于手部姿态分析、虚拟操控等应用场景。 Python基于mediapipe + opencv的手势识别系统源码适用于python3.6环境，请运行project_mp.py文件。
     
  • 手势识别：用OpenCV和Python辨识“手势”
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    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。