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石头剪刀布手势的数据集识别

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简介：
本数据集包含丰富多样的石头、剪刀、布的手势图像，旨在支持机器学习模型对手势进行准确识别与分类，促进手部动作识别技术的发展。 该深度学习手势识别数据集包含石头、剪刀、布三种手势的图片，每种手势各有五千多张图片，此外还包括一些没有手势的背景图片。此数据集适用于进行手势识别应用开发、课程设计以及各种识别算法（如YOLO）测试和模型训练。数据集已经划分好了训练集和测试集，在测试集中每种手势的图片约有三百张；也可以通过编写脚本来重新划分数据集。

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  • 石头剪刀布手势的数据集识别
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    本数据集包含丰富多样的石头、剪刀、布的手势图像，旨在支持机器学习模型对手势进行准确识别与分类，促进手部动作识别技术的发展。 该深度学习手势识别数据集包含石头、剪刀、布三种手势的图片，每种手势各有五千多张图片，此外还包括一些没有手势的背景图片。此数据集适用于进行手势识别应用开发、课程设计以及各种识别算法（如YOLO）测试和模型训练。数据集已经划分好了训练集和测试集，在测试集中每种手势的图片约有三百张；也可以通过编写脚本来重新划分数据集。
     
  • 剪刀石头布手势数据集合.zip
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    本数据集包含丰富的剪刀石头布游戏的手势图像样本，旨在支持计算机视觉和机器学习研究，助力手势识别技术的发展。 该数据集包含了“剪刀石头布”游戏中的手势图像。总共包含2188张图像，分别对应“石头”（726张）、“布”（710张）和“剪刀”（752张），所有这些图像是在具有相对一致的灰度和白平衡的绿色背景上拍摄的。格式方面：所有图片均为宽300像素、高200像素的.png文件，且为RGB图像。根据各自的类别，这三类手势被分别存储于三个子文件夹中，“石头”、“布”和“剪刀”的图库分别命名为“Rock”，“Paper”以及“Scissors”。
     
  • 石头剪刀布手势识别VC源码
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    石头剪刀布手势识别VC源码是一款基于计算机视觉技术的手势识别软件开发代码，能够准确识别用户做出的“石头”、“剪刀”、“布”三种手势，并提供详细的源代码支持。 石头剪刀布 手势识别 vc源码
     
  • OpenCV实现剪刀石头布的手势识别
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    本项目基于OpenCV库开发，采用机器学习技术识别手势中的石头, 剪刀, 布。通过图像处理和特征提取，准确捕捉并解析用户手势动作。 本段落实例分享了使用OpenCV实现静态手势识别的具体代码。 要运行该代码，请确保安装了Python 2.7 和 OpenCV 2.4.9。 处理过程如下： 1. 使用膨胀图像与腐蚀图像相减的方法来获取轮廓。 2. 对图片进行二值化以获得清晰的黑白对比图。 3. 反转颜色，使背景和前景更易于区分。 经过上述步骤后，可以设计一个方法将三种不同的手势图像区分开来。以下是代码示例： ```python # -*- coding: cp936 -*- import cv2 import numpy as np import time # 在这里添加具体的处理逻辑及手势识别算法的实现。 ``` 此段落详细描述了如何通过一系列图像预处理步骤准备用于手势分类的数据，并提供了基本框架以供进一步开发和扩展。
     
  • 基于Matlab的手势识别：训练识别剪刀、石头、布手势
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    本项目运用MATLAB开发了一套手势识别系统，专注于训练并识别“剪刀”、“石头”、“布”三种经典手势，利用机器学习技术实现高效准确的手势辨识。 基于MATLAB的手势识别技术可以通过训练得到一个模型来识别简单的手势。
     
  • 基于OpenCV的手势识别——石头剪刀布游戏
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    本项目利用OpenCV进行手势识别，实现了一个简单的石头、剪刀、布游戏。玩家通过手势控制游戏进程，系统自动判断手势并反馈结果，为用户提供互动娱乐体验。 使用OpenCV3.0版本在VS2012上实现的石头剪刀布手势识别功能。
     
  • 使用Python实现的剪刀石头布手势识别
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    本项目利用Python开发了一套剪刀石头布的手势识别系统，通过图像处理和机器学习技术自动识别用户的手势动作。 本段落的关键步骤如下： 1. 利用OpenCV获取手势图像。 2. 使用MediaPipe检测手部的21个关键点位置。 3. 通过计算5个手指关节之间的弯曲角度，构建出5个特征值作为关键特征。 4. 抓取图像并构造相应的特征值，形成用于训练和测试的手势样本数据集（包括三种手势）。 5. 使用随机森林算法进行有监督学习模型的训练。 6. 利用已训练好的随机森林模型对实时输入的手势图像进行识别。 代码执行过程： - 按下 d 键删除现有的手势样本数据； - 按下 c 键开始录制新的手势样本数据； - 按下 t 键启动模型的训练程序； - 按下 p 键开启实时的手势识别功能； - 按下 esc 键退出整个程序。 代码文件： gesture_main_zh.py：主代码程序 train_multi.py：多种机器学习分类算法的训练和测试过程
     
  • 利用OpenCV进行手势识别（剪刀、石头、布）.rar
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    本资源提供了一个使用Python和OpenCV库实现的手势识别项目，能够准确识别出“剪刀”、“石头”、“布”的手势信号。适合编程与计算机视觉学习者参考实践。 基于OpenCV实现的手势识别系统能够识别出剪刀、石头、布三种手势。该资源包含了代码的设计思路、源代码以及实际运行的效果图。
     
  • 手势识别在剪刀、石头、布游戏中的应用
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    本项目探讨了利用计算机视觉技术进行手势识别，并应用于经典“剪刀、石头、布”游戏中，旨在开发一种互动性强且有趣的娱乐方式。 在IT领域内，手势识别技术借助计算机视觉手段来理解和解析人类的手势动作。本项目探讨的是如何利用OpenCV库实现这一目标。作为一款开源的计算机视觉工具包，OpenCV提供了广泛的图像处理与分析算法，在图像分析、物体识别和人工智能等领域得到广泛应用。 理解手势识别的基本流程是关键所在：通常包括以下步骤： 1. 图像捕获：通过摄像头获取玩家的手势画面。使用Python编程语言时，可以借助于`cv2.VideoCapture()`函数实现此功能。 2. 预处理：对原始图像进行灰度化、二值化和去噪等预处理操作以增强特征提取能力。具体而言，可以通过调用`cv2.cvtColor()`将彩色图转换为灰度形式，并使用`cv2.threshold()`执行二值化处理。 3. 特征抽取：确定手势的关键特性如边缘轮廓或形状结构。OpenCV提供了多种方法进行特征检测，例如Canny边界识别和霍夫变换技术等，在此项目中可能需要定位手掌及手指的界限以区分三种不同手势（剪刀、石头与布）。 4. 分类器训练：为了准确地辨识各种手势形态，我们需要构建一个有效的分类模型。常用的方法包括支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)算法以及深度学习架构如卷积神经网络(CNN)，可以利用OpenCV的`cv2.ml`模块来训练SVM或借助其他机器学习库（例如scikit-learn）。 5. 手势识别：将提取到的特征信息输入已有的分类模型，输出对应的手势标签。通过比较测试样本与训练数据集之间的相似度来进行手势类型判断。 6. 用户反馈和交互设计：系统需向用户提供清晰的结果展示，并依据游戏规则执行相应的逻辑操作以实现互动体验。 该项目中，“StoneScissorsCloth”可能代表了包含源代码、训练资料及测试图像等在内的文件夹。通过研究这些资源，我们能够深入学习如何利用OpenCV进行手势识别并优化分类器性能来提高准确度。“剪刀、石头、布游戏的手势识别”是一项结合计算机视觉技术与机器学习理论的实践任务，有助于开发者提升在图像处理和模式识别方面的技能水平。同时，通过该项目的研究还可以锻炼解决实际问题的能力。