利用百度手势识别API，构建Android隔空手势识别功能。-ITADN社区

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SVM手势识别项目利用支持向量机(SVM)算法进行图像和雷达数据处理，实现精准的手势识别功能。适用于多种应用场景的数据分析与模式识别需求。通过雷达采集手势数据并生成手势图像，然后使用SVM进行识别。

C#中实现百度手势识别

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本项目旨在探索在C#编程语言环境下，如何高效地集成和使用百度的手势识别API，以促进Windows平台下的应用程序开发。通过详细的技术研究与实践操作，力求为开发者提供一套完整且易于上手的解决方案，便于他们快速将高级手势控制功能整合进自己的软件产品中，从而提升用户体验。通过百度云平台的人体识别开发并调用本地摄像头，我实现了对人体手势的识别（包括23种手势及人脸）。网上大多数相关项目都是使用Java编写的，甚至百度官网上也主要是Java示例。因此我自己尝试编写了一个C#版本，并且亲测可用。这是纯手工编码完成的作品，希望各位支持一下！

Android用户自定义手势与手势识别

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本项目旨在为Android用户提供高度定制化的手势控制方案，通过开发一套灵活的手势识别系统，使用户能够创建个性化的手势指令来执行特定功能或操作。此创新技术不仅提升了用户体验和设备互动的便捷性，还增强了界面设计与应用程序交互的新维度。安卓用户可以自定义手势识别功能，相关资源来自其他作者的作品，请尊重原作者的版权。

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。

基于MATLAB的手势识别资源包_RAR_MATLAB手势_手势识别MATLAB_手势识别器_石头剪刀布_简易手势识别

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本资源包提供了一个基于MATLAB的简易手势识别系统，支持包括石头、剪刀、布在内的基础手势识别。通过该工具，用户可快速上手并开发更复杂的手势控制应用。基于MATLAB的简单手势识别系统能够识别剪刀、石头、布的手势。

Android中实现手势滑动的识别功能

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本项目介绍如何在Android应用开发中添加手势滑动识别功能，通过使用触摸事件监听器和MotionEvent类，可以轻松地为应用程序加入上下左右等方向的手势操作。在Android开发中，手势识别可以通过三个监听器实现：OnTouchListener、OnGestureListener以及OnDoubleTapListener。这些分别用于处理触摸事件、滑动手势及双击屏幕的操作。当创建自定义控件时，通常会用到这些手势操作。首先来看一下触摸监听器（OnTouchListener）。通过让Activity继承此接口，并重写onTouch方法来实现。每当在屏幕上进行触碰或抚摸动作时，即发生触摸事件的时候，就会调用这个onTouch方法。以下是一个示例代码的展示：对于具体的代码实现细节和更深入的手势识别应用案例分析，在后续的文章中会有详细介绍。

Python手势识别

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Python手势识别是利用Python编程语言开发的手势识别系统，通过分析手部运动数据实现对不同手势的精准辨识与响应。使用TensorFlow、OpenCV Keras 和 Matplotlib 完成的一个小示例的基本操作如下： 1. 执行 `liveplot.py` 2. 执行 `trackgesture.py` 后，在终端命令行输入 1 进行手势预测，调用摄像头后，请按键盘 b 和 g 键开始进行预测。权重文件可以通过提供的链接获取。

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