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Kinect手势识别程序

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简介:
本Kinect手势识别程序利用微软Kinect传感器捕捉用户的手势动作,并通过内置算法解析成计算机可理解指令,实现无需传统输入设备的人机交互体验。 标题中的“手势识别程序(kinect)”指的是使用微软的Kinect设备来捕捉并解析人体手势,并据此实现特定的手势识别与响应功能。Kinect是一款先进的传感器设备,它利用深度摄像头和红外投影技术可以实时追踪人的骨骼动作。 在描述中提到,“手势识别程序连接到kinect后可以直接运行,用于追踪手势”,这意味着该程序是专为Kinect设计的,在接入Kinect设备之后用户可以通过各种手势来控制程序并实现交互操作。通过分析摄像头捕捉的数据,系统能够识别出手部的关键点和运动轨迹,并据此理解用户的意图。 标签“kinect”表明这个项目的核心技术在于微软提供的Kinect设备及其开发平台。开发者可以利用SDK(软件开发工具包)编写与硬件互动的代码,比如手势识别、语音控制以及人体检测等。 另一个标签“c#”则说明该程序是用C#语言编写的。作为面向对象的语言,C#特别适合于Windows系统的应用程序开发,包括桌面应用和Xbox游戏项目。在Kinect的应用场景中,通常会将C#与WPF(Windows Presentation Foundation)或Windows Forms结合使用来构建图形用户界面,并利用.NET Framework的库处理来自Kinect的数据。 文件名“ControlsBasics-XAML”暗示这可能是一个示例程序包,展示如何运用控件基础在C#和XAML中进行开发。作为一种用于描述UI界面的语言,XAML在WPF及UWP应用中有广泛的应用。这个项目可能会包含创建与布局不同UI元素的方法,并说明这些元素是如何通过背后的逻辑代码(用C#编写)来实现Kinect手势识别的交互功能。 综合来看,压缩包可能包括一个使用C#和XAML构建的基本框架的手势控制应用程序,旨在帮助开发者理解和修改以开发他们自己的项目。开发者需要掌握C#编程、WPF或UWP环境的知识,并了解如何利用Kinect SDK进行手势处理及事件触发等技术的应用。

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客服
客服
  • Kinect
    优质
    本Kinect手势识别程序利用微软Kinect传感器捕捉用户的手势动作,并通过内置算法解析成计算机可理解指令,实现无需传统输入设备的人机交互体验。 标题中的“手势识别程序(kinect)”指的是使用微软的Kinect设备来捕捉并解析人体手势,并据此实现特定的手势识别与响应功能。Kinect是一款先进的传感器设备,它利用深度摄像头和红外投影技术可以实时追踪人的骨骼动作。 在描述中提到,“手势识别程序连接到kinect后可以直接运行,用于追踪手势”,这意味着该程序是专为Kinect设计的,在接入Kinect设备之后用户可以通过各种手势来控制程序并实现交互操作。通过分析摄像头捕捉的数据,系统能够识别出手部的关键点和运动轨迹,并据此理解用户的意图。 标签“kinect”表明这个项目的核心技术在于微软提供的Kinect设备及其开发平台。开发者可以利用SDK(软件开发工具包)编写与硬件互动的代码,比如手势识别、语音控制以及人体检测等。 另一个标签“c#”则说明该程序是用C#语言编写的。作为面向对象的语言,C#特别适合于Windows系统的应用程序开发,包括桌面应用和Xbox游戏项目。在Kinect的应用场景中,通常会将C#与WPF(Windows Presentation Foundation)或Windows Forms结合使用来构建图形用户界面,并利用.NET Framework的库处理来自Kinect的数据。 文件名“ControlsBasics-XAML”暗示这可能是一个示例程序包,展示如何运用控件基础在C#和XAML中进行开发。作为一种用于描述UI界面的语言,XAML在WPF及UWP应用中有广泛的应用。这个项目可能会包含创建与布局不同UI元素的方法,并说明这些元素是如何通过背后的逻辑代码(用C#编写)来实现Kinect手势识别的交互功能。 综合来看,压缩包可能包括一个使用C#和XAML构建的基本框架的手势控制应用程序,旨在帮助开发者理解和修改以开发他们自己的项目。开发者需要掌握C#编程、WPF或UWP环境的知识,并了解如何利用Kinect SDK进行手势处理及事件触发等技术的应用。
  • 基于Kinect和OpenCV的系统
    优质
    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。
  • APDS9960源代码
    优质
    APDS9960手势识别源代码程序是一款专为AMS APDS9960光传感器设计的应用程序代码,支持手勢感应功能,便于开发者轻松实现智能设备的手势控制。 基于STM32F103RCT6结合APDS9960实现六种手势的精准识别。
  • SVM.rar_图像__数据svm_雷达
    优质
    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。
  • 基于Kinect深度数据的追踪与
    优质
    本研究利用Kinect传感器捕捉人体深度信息,实现手势的准确跟踪和分类,旨在开发更加自然的人机交互方式。 针对基于视觉的手势识别技术对环境背景要求较高的问题,本段落提出了一种利用深度信息进行手势提取和识别的研究方案。采用Kinect深度摄像头,通过中值滤波以及结合深度信息与邻域特点来分割手部区域,并使用Canny算子提取出手势轮廓。再以深度图像的凸缺陷指尖完成对指尖的检测,从而实现对手势1到5的手势识别。该方法能够快速有效地进行指尖检测,在鲁棒性和稳定性方面优于其他方法。实验结果显示,此手势识别方案的平均识别率达到92%,证明了其可行性。
  • 基于MATLAB的资源包_RAR_MATLAB_MATLAB_器_石头剪刀布_简易
    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。
  • Python
    优质
    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。
  • STM32
    优质
    STM32手势识别技术利用先进的传感器和算法,在基于STM32微控制器的平台上实现对用户的手势进行精准检测与响应,广泛应用于智能家居、人机交互等领域。 2018年电子设计大赛(TI杯)D题手势识别项目已全功能完成。该项目基于STM32F103单片机系统,实现了对猜拳游戏和划拳游戏中手势的检测与识别装置。通过使用TI公司提供的FDC2214电容传感器芯片来测量测试区域内的电容值。