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运动中的手势识别：0到5的手势区分

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简介：
本研究聚焦于在运动场景中实现精准的手势识别技术，特别针对从0至5的手势进行有效辨识。通过优化算法提高识别速度与准确性，增强人机交互体验。 我收集了一个运动空中手势识别的数据集，其中包括六个类别：0、1、2、3、4、5和6。各类别的样本数量分别为468个、954个、281个、282个、346个、448个以及885个。第6类被定义为负样本。

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  • 运动中的手势识别：0到5的手势区分
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    本研究聚焦于在运动场景中实现精准的手势识别技术，特别针对从0至5的手势进行有效辨识。通过优化算法提高识别速度与准确性，增强人机交互体验。 我收集了一个运动空中手势识别的数据集，其中包括六个类别：0、1、2、3、4、5和6。各类别的样本数量分别为468个、954个、281个、282个、346个、448个以及885个。第6类被定义为负样本。
     
  • 手势识别-TensorFlow与Python实现手势0-5识别代码
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    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）。
     
  • 包含0到5六个数字的手势识别数据集
    优质
    这是一个包含了从0到5六个手势的数据集，专为手势识别研究和开发而设计。每种手势都有大量样本，涵盖不同人群的手部姿势变化。 数据集包含0到5这六种数字的图片，并且已经进行了标注，共有434张图片。压缩包内还包括与这些图片对应的xml文件和txt文件。解密密码请通过邮件发送。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 手势识别控制小车运动.rar_基于OpenCV的运动分割与手势识别控制系统
    优质
    本项目为一款基于OpenCV的手势识别系统，能够实现通过手势对小车进行远程操控。利用运动分割技术精确捕捉用户动作，提供直观便捷的操作体验。 本系统利用目前较为成熟的OpenCV相关函数进行了基于肤色分割与模板的手势识别研究，并通过自编的控制函数实现了简单的虚实交互功能。用户可以通过摄像头捕捉特定手势动作来远程操控小车在平面跑道上的启动、停止等操作。
     
  • 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。
     
  • 1-5数字的手势识别.zip
    优质
    本项目为一套用于手势识别的模型和代码集，专注于识别人手展示1至5个手指的动作，适用于人机交互、智能家居等领域。 该内容参考了他人的代码，实现了一种能够识别1到5的手势数字的模型，并支持通过增加数据进行进一步训练以优化性能。此外，实验结果显示其收敛曲线表现良好。提供的材料包括用于训练和测试的相关代码以及相应的数据集。
     
  • Python中的手势识别
    优质
    简介：本项目探索了在Python环境中实现基于图像处理和机器学习的手势识别技术，旨在为交互式应用提供更加自然的人机界面。 使用TensorFlow, OpenCV, Keras 和 Matplotlib 完成的一个小demo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，请按键盘的 b 和 g 键进行预测。权重文件可以从指定位置获取。