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基于MediaPipe的手势识别Python代码 识别数字手势的关键点检测

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简介:
本项目提供了一套使用Python和MediaPipe库实现的手势识别系统,专注于通过关键点检测来辨识代表数字的手势。 本项目使用Python的MediaPipe库实现手部关键点检测,并基于此进行手势识别。具体内容包括: 1. 使用MediaPipe库实时检测手部21个关键点。 2. 根据这些关键点的位置计算每个手指的角度。 3. 通过分析手指角度来判断特定的手势,项目中已经包含了数字0到9的手势定义规则。 4. 在调试过程中可以查看各个手指的具体角度,并根据实际情况扩展新的手势识别规则。 代码附有详细注释,便于理解和修改。本程序需要安装以下Python库:opencv, numpy 和 mediapipe。可以通过运行命令`pip install opencv-python numpy mediapipe`来完成这些依赖的安装。

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客服
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  • MediaPipePython
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    本项目提供了一套使用Python和MediaPipe库实现的手势识别系统,专注于通过关键点检测来辨识代表数字的手势。 本项目使用Python的MediaPipe库实现手部关键点检测,并基于此进行手势识别。具体内容包括: 1. 使用MediaPipe库实时检测手部21个关键点。 2. 根据这些关键点的位置计算每个手指的角度。 3. 通过分析手指角度来判断特定的手势,项目中已经包含了数字0到9的手势定义规则。 4. 在调试过程中可以查看各个手指的具体角度,并根据实际情况扩展新的手势识别规则。 代码附有详细注释,便于理解和修改。本程序需要安装以下Python库:opencv, numpy 和 mediapipe。可以通过运行命令`pip install opencv-python numpy mediapipe`来完成这些依赖的安装。
  • 使用OpenCVMediapipe
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    本项目利用OpenCV和Mediapipe库实现手势识别功能,通过计算机视觉技术捕捉并解析手部姿态,适用于人机交互、虚拟现实等领域。 基于OpenCV的MediaPipe手势识别代码能够实现实时视频或静态图片的手势识别功能。该代码支持0-9数字手势以及石头、剪刀、布游戏的手势识别,并可通过调整数据集中的图像来训练用户希望识别的新手势。此外,通过优化指节检测算法可以进一步提高识别准确率。 具体使用方法及修改方式详见相关文档或博客文章说明。
  • MediaPipe和OpenCV.zip
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    本项目提供了一个基于MediaPipe与OpenCV库实现的手势识别系统,能够准确捕捉并解析手部动作,适用于手势控制、虚拟现实等领域。 【项目资源】: 涵盖前端开发、后端编程、移动应用开发、操作系统管理、人工智能技术、物联网设计与实施、信息化管理系统构建、数据库操作以及硬件开发等领域。 包括STM32单片机代码,ESP8266模块程序,PHP语言脚本,QT框架应用程序,Linux系统项目,iOS平台软件,C++和Java编程实例,Python脚本应用案例,Web前端页面源码示例,C#语言的应用程序,EDA设计文件,Proteus仿真模型以及RTOS实时操作系统等项目的完整代码。 【项目质量】: 所有提供的代码都经过全面测试,并确保可以直接运行。 只有在功能验证无误后才会上传至平台供用户下载使用。 【适用人群】: 面向初学者和有一定技术水平的进阶学习者,帮助他们掌握各类技术领域知识与技能; 同时适用于毕业设计、课程作业、工程项目实训或初期项目规划等场景下的实际应用需求。 【附加价值】: 这些资源不仅具有较高的参考意义,也可以直接用于二次开发。 对于已经具备一定基础或者热衷于深入研究的用户来说,在此基础上进行修改和扩展以实现更多功能将非常方便快捷。 【沟通交流】: 如在使用过程中遇到任何问题,请随时提出疑问; 我们鼓励下载并积极利用这些资源,并希望所有使用者能够相互学习,共同成长。
  • 追踪
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    本项目专注于开发先进的人机交互技术,涵盖手势识别、手指检测及手势追踪等关键领域,旨在实现更自然流畅的用户体验。 压缩包内包含两个记事本段落件:一个记录了获取指尖数目的方法总结,另一个则列出了手势识别相关的外文链接汇总。这些内容都是我在硕士期间研究指尖识别过程中收集整理的资料,大部分来自GitHub上的开源项目。希望这份材料能为正在或计划进行手势识别研究的同学提供一定的参考价值和便利,大家可以自行查看具体内容并借鉴他人研究成果的效果。欢迎下载使用。
  • MATLAB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。
  • -TensorFlow与Python实现0-5
    优质
    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)。
  • Mediapipe学习之:增加简易DEMO(含部姿态
    优质
    本教程介绍了如何使用MediaPipe库进行手势识别,并提供了包含手部姿态识别功能的简易Demo。适合初学者快速上手。 MediaPipe学习-手势识别包括增加简单手势识别的两个DEMO以及手部姿态识别功能。手动编译可以参考相关文档进行操作。
  • SVM.rar_图像__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。