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手势识别，采用MATLAB技术。

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简介：
我们成功地开发出了一种手势识别算法，该算法利用皮肤颜色模型对手势进行分割，随后追踪其边缘轮廓，并最终通过傅里叶变换系统将这些信息转化为特征向量，从而实现手势的识别。 经过测试，该算法的识别准确率表现出了非常高的水平。

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  • OpenCV手势识别技术
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    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。
     
  • 定制手势与手势识别技术
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    定制手势与手势识别技术是指通过特定算法和软件设计，来解析并响应用户自定义的手势动作。这项技术广泛应用于人机交互、虚拟现实等领域，极大地丰富了用户的操作体验，使得设备能够更精准地理解并执行用户的意图。 自定义手势（gesture）和手势识别涉及使用GestureOverlayView等相关知识。这一过程包括创建用户界面元素以检测并响应特定的手势输入。通过这些技术可以增强用户体验，实现更加直观的交互方式。
     
  • 采用深度学习技术的手势识别工具
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    本手势识别工具利用深度学习算法精准捕捉并解析用户手势，适用于远程控制、虚拟现实及无障碍交互等场景。 基于深度学习的手势识别工具实现了手势图片、手势视频以及摄像头实时检测的功能。
     
  • 利用OpenCV的手势识别技术
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    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。
     
  • Python中的手势识别技术
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    本简介探讨在Python编程环境中实现的手势识别技术，涵盖相关库和算法的应用，旨在为开发者提供一种简单而有效的方式来理解和执行复杂的手势控制项目。 Python结合OpenCV、CNN以及Tensorflow可以实现强大的计算机视觉应用开发。
     
  • 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TI技术的手势识别
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    本项目采用德州仪器(TI)的技术平台，开发了一种高效的手势识别系统。该系统利用先进的传感器和算法，能够精准地捕捉并解析用户的手势动作，为智能家居、虚拟现实等领域提供了创新的人机交互解决方案。 基于TI的手势识别技术，虽然注释可能不够清晰，但经过测试是可用的。
     
  • 基于TI技术的手势识别
    优质
    本项目采用Texas Instruments(TI)的技术平台，开发了一套手势识别系统。该系统能够精准捕捉并解析多种手势指令，广泛应用于智能家居、虚拟现实等领域，提升用户体验和交互效率。 基于TI的手势识别系统虽然注释不够清晰，但经过测试确认是可用的。