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安卓多点触控手势操作相关——单指上下左右移动、多指缩放及长按等手势识别.rar

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简介：
本资源为Android应用开发提供了一套全面的手势识别方案，包括单指上下左右滑动、双指缩放以及长按等多种常用手势的操作实现代码。适合开发者快速集成到项目中使用。 不同手势识别包括：单指上滑、下滑、左移、右移、长按；多指放大、缩小、长按。由于文件内容较多无法一一验证是否可用，如果程序运行不起来需要自行调试，部分代码可供参考学习。

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  • 安卓多点触控手势操作相关——单指上下左右移动、多指缩放及长按等手势识别.rar
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    本资源为Android应用开发提供了一套全面的手势识别方案，包括单指上下左右滑动、双指缩放以及长按等多种常用手势的操作实现代码。适合开发者快速集成到项目中使用。 不同手势识别包括：单指上滑、下滑、左移、右移、长按；多指放大、缩小、长按。由于文件内容较多无法一一验证是否可用，如果程序运行不起来需要自行调试，部分代码可供参考学习。
     
  • 手势识别代码（上下左右）
    优质
    这段代码实现了一个简单而高效的手势识别系统，能够精准地检测和响应用户的上下左右四种基本手势指令。 利用OpenCV和scikit-learn等库进行手势识别的机器学习项目。该项目的目标是通过分析数据集来识别人的手势方向，特别是食指所指示的方向：上、下、左、右四个基本方向。
     
  • Android中与多点触控手势操作相关的手势密码破解工具包.rar
    优质
    这是一个针对安卓系统的资源包，包含了用于破解基于多点触控手势的手势密码的相关工具和文档。主要适用于安全研究人员进行测试使用。请仅在合法授权范围内使用本工具包，遵守相关法律法规。 Android中的手势密码破解工具包.rar包含了许多功能组件，但由于数量众多无法一一验证其有效性。如果程序运行出现问题需要自行调试，并且可以参考部分代码进行学习。
     
  • Android 视图随手指手势移动和缩放
    优质
    本项目展示了如何在Android应用中实现视图的手势操作功能，包括平移与缩放效果，提供流畅、直观的用户交互体验。 Android View 可以通过在触屏上移动和使用多指缩放手势来实现平移和缩放功能。
     
  • OpenCV识别左右手的胜利和OK手势
    优质
    本文介绍了使用OpenCV库来识别图像或视频流中左右手的胜利(Victory)与OK手势的方法和技术。通过分析特征点和几何关系实现对手势的精准定位与分类，为互动式应用开发提供技术支持。 在 MacOS 下使用 OpenCV 和机器学习来识别左右手的手掌，并实现胜利手势（如“剪刀石头布”中的胜利姿势）和 OK 手势的识别功能。
     
  • 手势识别、手指检测、手势追踪
    优质
    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。
     
  • UE4触控屏手势输入SDK，支持单击和双指缩放等功能
    优质
    这款UE4触控屏手势输入SDK提供了便捷的手势操作功能，包括单击、双指缩放等，极大地提升了用户体验与界面互动性。 该工具适用于UE4的触控屏开发，支持单指、双指操作及点击缩放等功能，功能齐全。
     
  • 利用手势操控摄像头的上下左右位移和变焦功能
    优质
    本系统通过手势识别技术实现对摄像头方向及焦距的手动控制，无需物理接触，为用户带来便捷的操作体验。 本代码模拟实现手势控制摄像头的上下左右移动及缩放功能，并在实际项目中应用效果良好。
     
  • Android中的手势识别：上下左右滑动及屏幕各区域的处理
    优质
    本篇文章介绍了在Android系统中实现的手势识别技术，包括如何检测用户对屏幕上下的左右滑动以及针对不同区域的响应策略。通过深入探讨相关代码和示例，帮助开发者轻松掌握手势交互的设计与优化技巧。 Android手势识别涉及上下左右滑动以及屏幕上下左右中区域的处理。
     
  • Python中使用SVM和HOG特征的手势识别（上下左右）
    优质
    本研究探讨了在Python环境下利用支持向量机(SVM)及HOG特征进行手势方向(上、下、左、右)识别的方法，旨在提高手势识别系统的准确性和效率。 项目环境：opencv==3.4.5 scikit-learn>=0.20.2 numpy == 1.17.4 一、收集数据集 1、数据集中图片的大小为 300×300。 2、获取上、下、左、右的手势，进行皮肤检测，并将背景二值化。 3、参考文章介绍了如何进行皮肤检测。 dataset.py # -*- coding: utf8 -*- #