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手势识别系统，采用TensorFlow 2.0、OpenCV和CNN技术，用于0-9手势的识别。

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简介：
该手势识别系统采用 TensorFlow 2.0 框架，结合 OpenCV 库和卷积神经网络 (CNN) 技术，从而实现了 0-9 数字手势的识别。为了更深入地了解该系统的具体实施细节和操作步骤，您可以参考我在 博客上发布的详细文章。

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  • 手势识别：利用TensorFlow2.0、OpenCV和CNN实现0-9数字的手势识别
    优质
    本项目采用TensorFlow2.0框架及卷积神经网络(CNN)技术，在OpenCV支持下完成手部图像采集与预处理，旨在准确识别手势表达的0至9数字。 手势识别基于TensorFlow 2.0 + OpenCV + CNN实现，用于识别0-9的手势，请参阅我的以获取详细信息。 简化后：使用TensorFlow 2.0、OpenCV 和CNN技术来完成从0到9的手势识别项目，详情请参考相关文档或平台上的说明。
     
  • OpenCV手势识别技术
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 利用OpenCV的手势识别技术
    优质
    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
    优质
    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。
     
  • 手势识别-TensorFlow与Python实现手势0-5识别代码
    优质
    本项目利用TensorFlow和Python开发的手势识别系统能够精准识别手势数字0至5。通过深度学习技术训练模型，实现了对手部姿态的有效解析与应用。 卷积神经网络可以用于实现对手势数字的识别（基于TensorFlow）。
     
  • 基于OpenCV的手势识别技术
    优质
    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。
     
  • CNN_Gesture: 实时手势识别系统，采用Python与OpenCV+Keras技术
    优质
    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。
     
  • 基于CNN的手势识别：使用Keras和TensorFlow/Theano的CNNGestureRecognizer
    优质
    本项目采用CNN模型实现手势识别功能，通过Keras框架及TensorFlow/Theano后端支持，适用于手语翻译、虚拟现实等应用场景。 如果您觉得我的工作有用，请考虑支持我。这将帮助我保持动力并继续从事此类项目。 CNNGesture识别器使用Keras、Theano（现已被TensorFlow取代）及OpenCV实现的手势识别关键要求如下： - Python 3.6.1 - OpenCV 3.4.1 - Keras 2.0.2 - TensorFlow 1.2.1 （建议替代 Theano） 推荐使用Anaconda，因为它能便捷地处理多数软件包，并且便于创建与不同版本的Python、OpenCV等关键库协同工作的虚拟环境。 项目更新： 目前该项目已兼容Python3。 增加了TensorFlow支持（因Theano开发停止）。 添加了新的背景减除滤镜，这是迄今为止性能最佳的一个。 进行了多项改善性能的修改：启用预测模式后不会有FPS下降；新增应用内图形绘制功能以观察手势预测的可能性。 文件内容介绍： trackgesture.py: 主脚本启动器。包含所有UI选项代码以及用于捕获摄像机内容的OpenCV代码，并在内部调用到ges相关功能。