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利用Python进行手势识别实现

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简介:
本项目运用Python编程语言开发了一套手势识别系统,通过机器学习算法分析手部姿态数据,实现对多种手势的精准辨识与响应。 这段代码借鉴了GitHub上的一个开源项目,并在此基础上进行了一些修改和完善,实现了手指指尖的检测功能,并能够在Windows系统下通过手指数目来模拟键盘操作。以下是带有详细注释的源程序: 环境要求:python3.6+opencv3.4.0 ```python import cv2 import numpy as np import copy import math import win32api import win32con # 参考代码进行了修改和补充,使其能够实现手指指尖检测,并在Windows系统下通过手指数目模拟键盘操作。 ``` 注释说明将直接嵌入到源程序中以帮助理解每个部分的功能。

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客服
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  • Python
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    本项目运用Python编程语言开发了一套手势识别系统,通过机器学习算法分析手部姿态数据,实现对多种手势的精准辨识与响应。 这段代码借鉴了GitHub上的一个开源项目,并在此基础上进行了一些修改和完善,实现了手指指尖的检测功能,并能够在Windows系统下通过手指数目来模拟键盘操作。以下是带有详细注释的源程序: 环境要求:python3.6+opencv3.4.0 ```python import cv2 import numpy as np import copy import math import win32api import win32con # 参考代码进行了修改和补充,使其能够实现手指指尖检测,并在Windows系统下通过手指数目模拟键盘操作。 ``` 注释说明将直接嵌入到源程序中以帮助理解每个部分的功能。
  • Python中的TensorFlow卷积神经网络
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    本项目探索了在Python环境下使用TensorFlow框架构建卷积神经网络(CNN)来实现手部姿势和动作的自动识别技术。通过训练模型,可以有效解析并预测不同手势对应的含义,为手势控制应用提供技术支持。 在TensorFlow中使用卷积神经网络实现手势识别。
  • C++和OpenCV.rar
    优质
    本资源为一个使用C++与OpenCV库实现的手势识别项目压缩包,包含源代码及详细文档。适用于计算机视觉与人工智能学习者深入理解手势识别技术。 本段落介绍了一种使用C++和OpenCV进行手势识别的方法。通过应用图像处理技术,可以捕捉并分析手部动作,进而实现与计算机的互动操作。这一过程涵盖了从视频流中提取帧、预处理(如灰度转换、高斯模糊)、背景减除以获取前景区域到轮廓检测等一系列步骤,并最终根据特定的手势定义来识别不同的手势指令。 文中详细描述了各个关键环节的技术细节,包括但不限于OpenCV库中的函数使用方法以及如何优化算法提高手部跟踪的准确性和稳定性。此外还讨论了一些实际应用中可能遇到的问题及其解决方案,为读者提供了一个较为完整的从理论到实践的学习路径。
  • 硕士论文:CNNsEMGPython与MATLAB下载.zip
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    本研究探讨了使用Python和MATLAB通过卷积神经网络(CNN)对表面肌电图(sEMG)信号进行手势识别的方法,并提供了相关代码和数据集。 硕士论文:基于CNN的sEMG手势识别(Python与MATLAB实现)下载.zip
  • -TensorFlow与Python0-5代码
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    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)。
  • 卷积神经网络
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    本研究探讨了如何运用卷积神经网络技术实现对手势的有效识别,旨在探索其在人机交互领域中的应用潜力。 使用Python结合CNN和TensorFlow进行手势识别的项目已经可以识别0到7的手势了。该项目包括源代码以及训练集数据。主要依赖于OpenCV库,并进行了以下预处理步骤:去噪 -> 肤色检测 -> 二值化 -> 形态学操作 -> 轮廓提取,其中最复杂的部分是肤色检测和轮廓提取。 在去除噪音的过程中采用了双边滤波器,这种滤波方式不仅考虑到了图像的空间关系,还考虑到像素的灰度差异。因此,在应用空间高斯权重的同时也使用了灰度相似性高斯加权函数来确保边界清晰无模糊现象出现。 对于肤色检测和二值化处理,则是通过YCrCb颜色模型中的Cr分量结合大津法(Otsu)阈值分割算法实现的。具体来说,对YCrCb空间中单独的CR通道应用了大津方法进行图像灰度级聚类操作来优化识别效果。
  • Python中的
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    本项目介绍如何在Python中利用机器学习技术实现手势识别功能,通过摄像头捕捉手部动作并转化为特定指令,适用于人机交互等场景。 使用Python实现手势识别(入门教程),主要利用OpenCV库进行简单的手势识别项目实践。作为一名新手,在探索有趣的技术项目过程中,对计算机视觉领域产生了浓厚的兴趣,并且在网上找到了一些关于手势处理的实验案例,决定在此基础上尝试一下初步的手势识别功能。 本项目的重点在于应用基础的Python语法、图像处理知识以及OpenCV工具包来实现一个简单的手势检测系统。最终目标是能够通过摄像头捕捉视频流并进行基本的手势识别操作。 首先介绍获取视频(即从摄像头采集数据)的部分,这部分内容相对简单直接:`cap = cv2.VideoCapture(C:/Users/lenovo/Videos/1.mp4`
  • Python写体【100012990】
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    本课程将指导学员使用Python编程语言和机器学习技术实现对手写数字的有效识别。通过实践项目,帮助学生掌握图像处理、数据集构建及神经网络模型训练等关键技能,为深入研究计算机视觉领域打下坚实基础。【100012990】 主要实现内容包括:使用KNN算法进行手写体识别、利用决策树算法完成手写体识别以及通过朴素贝叶斯算法实施手写体识别。
  • OpenCV——区分掌与拳头
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    本项目运用OpenCV库实现手势识别算法,专注于区分手掌与拳头姿态,适用于人机交互、虚拟现实等领域。 本源码实现了基于摄像头检测手掌和拳头的功能。该项目是使用VC2010开发的,并需要配置OpenCV 2.0或更高版本的环境。此外,该源码依赖于两个训练文件:palm2.xml 和 fist2.xml,在运行前需将这两个文件复制到D盘根目录中。
  • TensorFlow2.0、OpenCV和CNN0-9数字的
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    本项目采用TensorFlow2.0框架及卷积神经网络(CNN)技术,在OpenCV支持下完成手部图像采集与预处理,旨在准确识别手势表达的0至9数字。 手势识别基于TensorFlow 2.0 + OpenCV + CNN实现,用于识别0-9的手势,请参阅我的以获取详细信息。 简化后:使用TensorFlow 2.0、OpenCV 和CNN技术来完成从0到9的手势识别项目,详情请参考相关文档或平台上的说明。