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基于Python和OpenCV的手势识别系统，可用于调节灯光及操控智能设备

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简介：
本项目构建了一个基于Python与OpenCV的手势识别系统，能够精准识别特定手势，并据此远程控制家居照明或操作各类智能终端设备，提升生活便捷度。 基于Python+OpenCV的手势识别系统能够控制灯的亮度，并应用于智能家居和智能小车。该系统软件包含SVM模型、肤色识别以及锐化处理功能。在Windows 10操作系统与Python 3.7环境下，利用Python的OpenCV、Sklearn和PyQt5等库搭建了一个较为完整的手势识别系统，用于识别日常生活中1-10的静态手势。该系统能够完美运行。

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  • 基于Python和OpenCV的手势识别系统，可用于调节灯光及操控智能设备
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    本项目构建了一个基于Python与OpenCV的手势识别系统，能够精准识别特定手势，并据此远程控制家居照明或操作各类智能终端设备，提升生活便捷度。 基于Python+OpenCV的手势识别系统能够控制灯的亮度，并应用于智能家居和智能小车。该系统软件包含SVM模型、肤色识别以及锐化处理功能。在Windows 10操作系统与Python 3.7环境下，利用Python的OpenCV、Sklearn和PyQt5等库搭建了一个较为完整的手势识别系统，用于识别日常生活中1-10的静态手势。该系统能够完美运行。
     
  • 基于Python和OpenCV的手势识别系统，适用于灯光调节及智能家居与智能小车控制系统
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    本项目开发了一套基于Python和OpenCV的手势识别系统，能够精准感应手势变化，并应用于灯光调控、智能家居及智能小车控制场景中，实现便捷的人机交互体验。 基于Python+OpenCV的手势识别系统可以控制灯的亮度，并应用于智能家居和智能小车。 该手势识别软件集成了SVM模型、肤色识别及锐化处理功能。在Windows 10操作系统与Python 3.7环境下，利用了包括OpenCV、Sklearn和PyQt5在内的多个库来构建一个较为完整的手势识别系统，用于识别日常生活中从1到10的静态手势。 该系统能够完美运行。
     
  • 基于手势识别的灯光控制系统_3.zip
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    本项目为一款基于手势识别技术的智能灯光控制系统，用户通过简单的手部动作即可实现对家中灯光的开关与调节。该系统结合了计算机视觉和机器学习算法，旨在提高家居生活的便利性和舒适度。 基于手势识别系统的灯控装置可以实现通过手势操作来控制灯光的亮灭功能。
     
  • 基于STM32的智能灯项目：具备姿势监控、调光、节能及时间提醒功能的智能台灯
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    本项目是一款基于STM32微控制器的智能台灯，集成姿势监控、亮度调节和节能模式等功能，并设有时间提醒服务，旨在提升用户的学习与工作效率。 功能描述：智能台灯设计与制作 说明：该智能台灯具备姿势监督、调光、节能以及时间提醒等多项实用功能。 蜂鸣器模块: PB5 LED模块：PC13 OLED 屏幕： GND 电源地 VCC 3.3v电源 D0 PA5（SCL） D1 PA7（SDA） RES PB0 DS、CS——GND 按键模块： KEY1->PB12 KEY2->PB13 KEY3->PB14 KEY4->PB15 光敏电阻: AO->PA1 温湿度模块：DAT->PA11 超声波测距模块：tring->PB11 echo->PB10 DS1302时钟模块：IO->PB7 SCK->PB8 RST->PB9
     
  • 基于Kinect和OpenCV的手势识别系统
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    本系统采用Kinect传感器与OpenCV库，实现非接触式手势识别，支持多种手势命令，适用于人机交互、虚拟现实等领域。 从Kinect读取彩色图像，并利用OpenCV实现0-9数字手势的识别。
     
  • 基于Python和OpenCV的手势识别算法设计
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    本项目旨在利用Python编程语言及OpenCV库开发手势识别算法，通过图像处理技术捕捉并解析手部动作，实现人机交互的新方式。 随着人工智能时代的到来，人机交互的研究领域也日益受到关注；其中手势识别是这一领域的关键技术之一，并因此迎来了快速发展。近年来，在消费电子、数码产品、家用电器乃至汽车行业等各个领域中，都可以看到手势识别技术的应用实例。 在设计高效智能的人机界面时，手势识别扮演着至关重要的角色。目前该技术已被广泛应用于手语翻译、智能监控系统以及虚拟现实等多个方面。其核心原理是通过各类传感器（如红外线或摄像头）捕捉并分析用户的手部动作，并将其转换为机器可理解的指令（例如开关设备、切换菜单等）。在本次课程设计中，我们将使用Python集成开发环境PyCharm进行编程。 首先，在Pycharm环境中安装所需的库模块；然后利用电脑内置摄像头获取图像信息。系统会逐帧读取并处理采集到的画面数据，包括形态学运算和旋转调整（由于摄像头拍摄的图像是镜像效果，因此需要借助cv2.flip函数来进行矫正）。选定画面中的特定区域作为手势输入区，并用红色线条标示出手势识别框。 接下来通过基于HSV色彩空间的手部肤色检测算法对图像进行预处理；随后应用高斯滤波进一步优化图像质量。在此基础上确定手形轮廓，进而计算出手指的弯曲角度及凹凸点位置信息，最终实现对手势动作的有效解析与响应。
     
  • 基于STM32F103的手势与按键控制智能灯光系统设计
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    本项目旨在设计一个集成手势和按钮控制功能的智能照明系统。采用STM32F103微控制器为核心，通过感应技术实现对灯光的智能化调控，提供便捷、高效的家居环境改善方案。 本次智能灯设计采用了STM32F103系列单片机作为主控芯片，并实现了以下功能：通过显示屏展示菜单；利用按键操作来切换显示不同的信息；根据光敏电阻提供的反馈自动调整灯光亮度；支持手机或手势控制，使灯具更加人性化和智能化。用户可以通过屏幕获取环境光线强度的信息，以提醒健康用眼习惯。此外，在不易直接调节按钮的情况下，可以选择使用手机或者手势进行操控。 设计中还考虑了通过ESP8266模块与智能手机的通信来实现对灯光开关、颜色变化及亮度调整的功能；同时引入PAJ7620手势识别技术控制光强增减和改变光源色温。按键操作可以切换屏幕显示内容，展示当前模式的具体信息。 总体而言，这种设计使得智能灯更加人性化且智能化，并能够模拟出实际使用场景。ESP8266模块连接到STM32的WiFi接口上以实现无线通信功能；而手势识别模块则通过单片机引脚进行控制。此外，3.5寸彩屏与LCD触摸屏接口相连，用户可以通过按键来操作屏幕显示内容。
     
  • 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。
     
  • 可用的基于OpenCV手势识别程序
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    本项目提供了一个实用的手势识别系统，基于开源计算机视觉库OpenCV开发。用户可以通过简单的手部动作实现对设备的操作控制，适用于多种应用场景，如智能家居、游戏互动等。代码开放，易于二次开发与应用集成。 手势识别程序基于OpenCV开发，采用camshift算法实现。该程序在VS2010与OpenCV 2.4.4环境下运行效果良好。
     
  • 基于gec6818的手势识别智能家居系统设计
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    本项目旨在开发一个基于GEc6818处理器的手势识别智能家居控制系统。通过手势操作实现家电设备智能化控制，提升家居生活的便捷性和舒适度。 项目功能包括： 1. 电子相册：支持触屏控制浏览照片，并可通过手势操作进行翻页。此外还提供滑动屏幕的操控方式（扩展内容：可选择顺序播放或随机播放）。 2. MP3 播放器：具备触控界面来实现音乐的选择、暂停及切换到上一首或者下一首的操作，同时也可以通过左右滑屏快速调整歌曲列表的位置；手势操作同样可以用来控制这些功能。 3. 视频播放器：此模块允许用户使用触摸屏幕进行视频的开始/停止、快进/倒退以及音量调节（包括增减和静音）等基本操作。此外，还可利用左右滑动来实现快速跳过或返回视频内容；手势控制同样适用。 4. 视频监控系统：通过触控界面可以启动或者关闭实时监测功能。