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采用TensorFlow和OpenCV的手语识别系统

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简介：
本项目构建于TensorFlow与OpenCV之上，旨在开发一套高效精确的手语识别系统，助力听障人士便捷沟通。 深度学习实战：基于TensorFlow与OpenCV的手语识别系统完整代码 文章目录： - 写在前面 - 基于TensorFlow与OpenCV的手语识别系统安装环境 - 一、导入工具库 - 二、导入数据集 - 三、数据预处理 - 四、训练模型 - 基于CNN - 基于LeNet5 - 基于ResNet50 - 五、模型预测基于OpenCV - 写在后面

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  • 采用TensorFlow和OpenCV的手语识别系统
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    本项目构建于TensorFlow与OpenCV之上，旨在开发一套高效精确的手语识别系统，助力听障人士便捷沟通。 深度学习实战：基于TensorFlow与OpenCV的手语识别系统完整代码 文章目录： - 写在前面 - 基于TensorFlow与OpenCV的手语识别系统安装环境 - 一、导入工具库 - 二、导入数据集 - 三、数据预处理 - 四、训练模型 - 基于CNN - 基于LeNet5 - 基于ResNet50 - 五、模型预测基于OpenCV - 写在后面
     
  • 基于TensorFlow的手语识别系统
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    本项目构建于TensorFlow框架之上，旨在开发一个高效准确的手语识别系统，以促进听障人士与社会之间的沟通交流。 1. 本项目使用了Centernet2模型。 2. 可以通过运行predict.py脚本来进行预测操作。 3. 推荐在TensorFlow环境下安装CUDA来提升性能。 4. 使用该检测系统时，可能会出现误检人脸的情况，请尽量避免演示过程中手部与脸部过于接近。 5. 根据手语对照表，可以使用该项目识别相应的手语动作。
     
  • 采用OpenCV和Python的车牌识别系统
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    本项目基于OpenCV与Python开发，构建了一套高效的车牌识别系统。通过图像处理技术精准定位并提取车牌信息，在智能交通等领域有广泛应用价值。 基于OpenCV和Python的车牌识别系统。
     
  • 采用OpenCV的车牌识别系统.pdf
    优质
    本文档介绍了基于OpenCV库开发的一种车牌识别系统，详细阐述了系统的构建过程、关键技术及应用前景。 本程序开发环境为vc6.0与opencv1.0，旨在实现车牌的自动跟踪、检测及拍照定位识别功能，但实际仅实现了手动圈选物体后的视频中物体跟踪以及对图片进行的车牌定位、字符分割与识别。 操作步骤如下： - 程序主界面：包括打开摄像头、关闭摄像头、截取图片和车牌识别等按钮。 - 打开摄像头后可看到实时画面，通过鼠标框选目标即可实现自动跟踪功能。 - 在开启状态下的摄像头下可以进行截图并保存为一张图像文件。 - 操作时务必先关闭不需要的设备以避免错误发生。 在子界面中包括： - 开始使用：依次点击打开图片、图像二值化处理、车牌定位、字符分割和最终识别按钮，完成整个流程后可查看结果。只要输入的图片尺寸适宜（过大则会影响效果），一般能得到较为准确的结果。 - 车牌定位与识别部分有详细注释可供参考。 此程序是基于网友分享的一些代码基础上进行修改而成，并提供给其他用户使用以期有所帮助。
     
  • 采用OpenCV技术的人脸识别系统
    优质
    本项目基于OpenCV开发了一套高效精准的人脸识别系统，能够快速准确地识别人脸特征，广泛应用于安全监控、身份验证等领域。 本压缩包包含以下内容：基于OpenCV的人脸识别系统设计文档、人脸识别系统使用说明文档、人脸识别系统运行展示（AVI格式）以及人脸检测和识别的源代码。
     
  • 采用OpenCV技术的车牌识别系统
    优质
    本项目基于OpenCV开发了一套高效的车牌识别系统，能够准确快速地从复杂背景中检测并识别车辆牌照信息。 适用于计算机、人工智能、图像处理等相关专业的任务答辩项目，内容完整可以直接提交。
     
  • 一个采用 OpenCV 的人脸识别系统
    优质
    本项目构建了一个基于OpenCV的人脸识别系统，能够高效地检测和识别图像或视频流中的人脸，适用于安全监控、用户认证等多种场景。 一个基于 OpenCV 的人脸识别系统，源代码清晰易懂，非常适合学习图像识别的学生使用。
     
  • 采用OpenCV技术的车牌识别系统
    优质
    本项目开发了一套基于OpenCV的高效车牌识别系统，利用先进的图像处理和机器学习算法自动检测并读取车辆牌照信息，广泛应用于智能交通管理与安全监控领域。 基于OpenCV的车牌识别系统是我本科期间完成的一个项目，适合用作毕业设计或课程作业的内容。该项目首先加载了一个预先训练好的车牌检测模型，然后导入输入图像并进行预处理，包括将其转换为灰度图。接下来使用该模型来定位图像中的车牌区域，并对每个找到的车牌区域进一步处理。在这个过程中，我们先提取出车牌所在的特定区域，随后执行精确的车牌位置确定和字符分割操作，最后输出相应的车牌信息并在屏幕上显示结果图像。
     
  • 采用OpenCV开发的车牌识别系统
    优质
    本项目基于OpenCV库构建，致力于研发高效准确的车牌识别技术，适用于智能交通管理和安全监控等领域。 车牌识别系统使用C++结合OpenCV编写。
     
  • 基于Kinect和OpenCV的手势识别系统
    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。