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通过OpenCV识别左右手掌、胜利手势和Ok手势。

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简介:
通过在MacOS平台上结合使用OpenCV和机器学习技术,可以成功地进行左右手掌的识别,并能够准确地识别和实现各种左右手手势,例如胜利手势和OK手势的识别。

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客服
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  • OpenCVOK
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    本文介绍了使用OpenCV库来识别图像或视频流中左右手的胜利(Victory)与OK手势的方法和技术。通过分析特征点和几何关系实现对手势的精准定位与分类,为互动式应用开发提供技术支持。 在 MacOS 下使用 OpenCV 和机器学习来识别左右手的手掌,并实现胜利手势(如“剪刀石头布”中的胜利姿势)和 OK 手势的识别功能。
  • :用OpenCVPython辨
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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。
  • 代码(上下
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    这段代码实现了一个简单而高效的手势识别系统,能够精准地检测和响应用户的上下左右四种基本手势指令。 利用OpenCV和scikit-learn等库进行手势识别的机器学习项目。该项目的目标是通过分析数据集来识别人的手势方向,特别是食指所指示的方向:上、下、左、右四个基本方向。
  • OpenCV-特征提取代码
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    本项目提供基于OpenCV的手势识别代码,专注于通过图像处理技术自动检测和提取手部关键特征。 本段落结合了关于轮廓描述符中的凸包(http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/shapedescriptors/hull/hull.html#hull)以及手部姿态检测与识别的相关内容,并加入了图像预处理步骤,包括采集、去背景和二值化。这些措施共同实现了手掌特征点的提取。
  • OpenCV进行——区分与拳头
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    本项目运用OpenCV库实现手势识别算法,专注于区分手掌与拳头姿态,适用于人机交互、虚拟现实等领域。 本源码实现了基于摄像头检测手掌和拳头的功能。该项目是使用VC2010开发的,并需要配置OpenCV 2.0或更高版本的环境。此外,该源码依赖于两个训练文件:palm2.xml 和 fist2.xml,在运行前需将这两个文件复制到D盘根目录中。
  • (OPencv).rar
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    这是一个包含使用OpenCV库进行手势识别项目的压缩文件,内含源代码、文档和必要的资源。适合对计算机视觉感兴趣的开发者研究与学习。 本资料整理的是使用Python-OpenCV编写的代码,可以实现简单的手势识别功能。运行结果已在文件内展示,有需要的小伙伴可自行学习参考。
  • C++用C++OpenCV进行检测与指计数
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    本项目采用C++结合OpenCV库实现复杂的手势识别功能,专注于高效准确地检测手部位置并计算伸出的手指数量。 当然可以。以下是去掉联系信息后的文章内容: --- 随着大数据、人工智能技术的迅速发展,在线教育领域也迎来了前所未有的变革机遇。越来越多的人开始关注在线学习平台,并逐渐成为主流的学习方式之一。 首先,个性化教学是近年来在线教育的一大亮点。通过数据分析和算法优化,能够针对每个学生的特点提供量身定制的教学方案和服务,从而大大提高学习效率与效果。例如,智能推荐系统可以根据学生的兴趣爱好、能力水平以及过往的学业表现等多维度信息来推送最适合他们的课程资源。 其次,在线互动交流平台也为师生之间搭建起了更加便捷有效的沟通桥梁。通过视频会议软件或专门设计的学习社区,学生可以随时随地向老师提问并获得及时反馈;同时也能与其他同学分享心得体验,互相启发促进成长进步。 此外,虚拟现实技术的应用更是为在线教育带来了全新的可能性。借助VR设备构建出逼真的模拟环境,使学习者仿佛置身于实际场景之中进行实践操作演练,在安全可控的前提下实现技能掌握与提升。 综上所述,在线教育凭借其灵活性、互动性和创新性等优势正日益受到广泛欢迎和认可,并将持续引领未来教育行业的发展趋势。随着技术进步及市场需求的变化,相信在线教育将会迎来更加广阔的应用前景和发展空间。 --- 希望这能满足你的需求!如果有任何修改意见或进一步的要求,请随时告知我。
  • 用TensorFlow2.0、OpenCVCNN实现0-9数字的
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    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。