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基于深度学习和CNN的剪刀石头布手势识别

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简介：
本研究提出了一种利用深度学习与卷积神经网络（CNN）技术进行剪刀石头布手势自动识别的方法，以实现高精度的手势分类。 我的博客介绍了使用深度学习结合CNN卷积神经网络进行剪刀石头布手势识别的方法。所用到的数据集包括训练样本集rps.zip 和 测试样本集rps-test-set.zip，有需要的朋友可以自行获取！

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  • 基于深度学习和CNN的剪刀石头布手势识别
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    本研究提出了一种利用深度学习与卷积神经网络（CNN）技术进行剪刀石头布手势自动识别的方法，以实现高精度的手势分类。 我的博客介绍了使用深度学习结合CNN卷积神经网络进行剪刀石头布手势识别的方法。所用到的数据集包括训练样本集rps.zip 和 测试样本集rps-test-set.zip，有需要的朋友可以自行获取！
     
  • 基于Matlab的手势识别：训练识别剪刀、石头、布手势
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    本项目运用MATLAB开发了一套手势识别系统，专注于训练并识别“剪刀”、“石头”、“布”三种经典手势，利用机器学习技术实现高效准确的手势辨识。 基于MATLAB的手势识别技术可以通过训练得到一个模型来识别简单的手势。
     
  • 基于OpenCV的手势识别——石头剪刀布游戏
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    本项目利用OpenCV进行手势识别，实现了一个简单的石头、剪刀、布游戏。玩家通过手势控制游戏进程，系统自动判断手势并反馈结果，为用户提供互动娱乐体验。 使用OpenCV3.0版本在VS2012上实现的石头剪刀布手势识别功能。
     
  • 石头剪刀布手势识别VC源码
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    石头剪刀布手势识别VC源码是一款基于计算机视觉技术的手势识别软件开发代码，能够准确识别用户做出的“石头”、“剪刀”、“布”三种手势，并提供详细的源代码支持。 石头剪刀布 手势识别 vc源码
     
  • 石头剪刀布手势的数据集识别
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    本数据集包含丰富多样的石头、剪刀、布的手势图像，旨在支持机器学习模型对手势进行准确识别与分类，促进手部动作识别技术的发展。 该深度学习手势识别数据集包含石头、剪刀、布三种手势的图片，每种手势各有五千多张图片，此外还包括一些没有手势的背景图片。此数据集适用于进行手势识别应用开发、课程设计以及各种识别算法（如YOLO）测试和模型训练。数据集已经划分好了训练集和测试集，在测试集中每种手势的图片约有三百张；也可以通过编写脚本来重新划分数据集。
     
  • OpenCV实现剪刀石头布的手势识别
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    本项目基于OpenCV库开发，采用机器学习技术识别手势中的石头, 剪刀, 布。通过图像处理和特征提取，准确捕捉并解析用户手势动作。 本段落实例分享了使用OpenCV实现静态手势识别的具体代码。 要运行该代码，请确保安装了Python 2.7 和 OpenCV 2.4.9。 处理过程如下： 1. 使用膨胀图像与腐蚀图像相减的方法来获取轮廓。 2. 对图片进行二值化以获得清晰的黑白对比图。 3. 反转颜色，使背景和前景更易于区分。 经过上述步骤后，可以设计一个方法将三种不同的手势图像区分开来。以下是代码示例： ```python # -*- coding: cp936 -*- import cv2 import numpy as np import time # 在这里添加具体的处理逻辑及手势识别算法的实现。 ``` 此段落详细描述了如何通过一系列图像预处理步骤准备用于手势分类的数据，并提供了基本框架以供进一步开发和扩展。
     
  • 使用Python实现的剪刀石头布手势识别
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    本项目利用Python开发了一套剪刀石头布的手势识别系统，通过图像处理和机器学习技术自动识别用户的手势动作。 本段落的关键步骤如下： 1. 利用OpenCV获取手势图像。 2. 使用MediaPipe检测手部的21个关键点位置。 3. 通过计算5个手指关节之间的弯曲角度，构建出5个特征值作为关键特征。 4. 抓取图像并构造相应的特征值，形成用于训练和测试的手势样本数据集（包括三种手势）。 5. 使用随机森林算法进行有监督学习模型的训练。 6. 利用已训练好的随机森林模型对实时输入的手势图像进行识别。 代码执行过程： - 按下 d 键删除现有的手势样本数据； - 按下 c 键开始录制新的手势样本数据； - 按下 t 键启动模型的训练程序； - 按下 p 键开启实时的手势识别功能； - 按下 esc 键退出整个程序。 代码文件： gesture_main_zh.py：主代码程序 train_multi.py：多种机器学习分类算法的训练和测试过程
     
  • 利用OpenCV进行手势识别（剪刀、石头、布）.rar
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    本资源提供了一个使用Python和OpenCV库实现的手势识别项目，能够准确识别出“剪刀”、“石头”、“布”的手势信号。适合编程与计算机视觉学习者参考实践。 基于OpenCV实现的手势识别系统能够识别出剪刀、石头、布三种手势。该资源包含了代码的设计思路、源代码以及实际运行的效果图。
     
  • 基于MATLAB的手势识别资源包_RAR_MATLAB手势_手势识别MATLAB_手势识别器_石头剪刀布_简易手势识别
    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。