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基于STM32的手势检测设计

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简介:
本项目基于STM32微控制器,结合电容感应技术实现手势识别功能,旨在提供一种非接触式的人机交互方式。 手势识别技术使人们能够与机器进行自然交互而无需使用任何机械设备。通过手指指向计算机屏幕的方式可以移动光标,这可能会让传统的输入设备如鼠标、键盘甚至触摸屏变得不再必要。 PAJ-7620U2是一款由原相科技公司开发的手势识别芯片,集成有光学阵列传感器单元,并能够快速准确地感应和处理输入信号。该芯片内置光源及环境光抑制滤波器,在黑暗或低光照条件下依然可以正常工作。支持上、下、左、右、前、后方向的移动以及顺时针旋转、逆时针旋转和挥动手势的动作识别,用户可以通过I2C接口读取原始数据与手势识别结果。 功能实现: 1. 通过特定的手势动作进行时间切换或日期变更; 2. 利用手势控制LED灯及蜂鸣器的开关操作; 3. 实现实时的时间校准,并可通过串口完成时钟同步。

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客服
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  • STM32
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    本项目基于STM32微控制器,结合电容感应技术实现手势识别功能,旨在提供一种非接触式的人机交互方式。 手势识别技术使人们能够与机器进行自然交互而无需使用任何机械设备。通过手指指向计算机屏幕的方式可以移动光标,这可能会让传统的输入设备如鼠标、键盘甚至触摸屏变得不再必要。 PAJ-7620U2是一款由原相科技公司开发的手势识别芯片,集成有光学阵列传感器单元,并能够快速准确地感应和处理输入信号。该芯片内置光源及环境光抑制滤波器,在黑暗或低光照条件下依然可以正常工作。支持上、下、左、右、前、后方向的移动以及顺时针旋转、逆时针旋转和挥动手势的动作识别,用户可以通过I2C接口读取原始数据与手势识别结果。 功能实现: 1. 通过特定的手势动作进行时间切换或日期变更; 2. 利用手势控制LED灯及蜂鸣器的开关操作; 3. 实现实时的时间校准,并可通过串口完成时钟同步。
  • OpenCV
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    本项目采用OpenCV库实现手势识别功能,通过摄像头捕捉图像并分析手部动作,为用户提供直观的人机交互方式。 使用OpenCV2.3.1进行静态手势检测的过程包括:首先通过滤波去噪处理原始图像;然后将图像转换到HSV颜色空间;接着根据皮肤在HSV空间中的分布特性,应用inRange函数做出阈值判断以识别肤色区域;之后执行形态学操作来去除噪声干扰,并使手部边界更加清晰平滑。进一步地,在得到二值化后的图像后,利用findContours函数找出轮廓并去除伪轮廓的影响;最后使用convexHull函数计算出凸包络,从而实现对手势的准确检测。
  • FPGA图像边缘识别系统
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    本项目旨在开发一种基于FPGA技术的系统,能够高效地进行图像边缘检测及手势识别,适用于人机交互等领域。 基于FPGA的图像边缘检测系统设计涉及利用现场可编程门阵列(FPGA)技术实现手势识别功能。该系统的目的是通过高效的硬件加速来提高图像处理速度和性能,特别是在实时应用中对手势进行快速准确地捕捉与分析。采用这种方法可以有效减少软件算法在计算密集型任务上的延迟,并增强整体用户体验的流畅性。
  • STM32心率
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    本项目基于STM32微控制器,开发了一款心率检测仪,采用光电容积脉搏波描记法(PPG),实现对心率的精准测量,并提供直观的数据展示界面。 本系统使用光电传感器,并通过一级放大、二级放大及滤波处理后,利用STM32内部的AD转换器进行AD转换,计算心率并显示在OLCD屏幕上。
  • 识别、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。
  • STM32炉温.pdf
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    本论文详细介绍了基于STM32微控制器的智能炉温检测仪的设计与实现。该系统能够精准监测和控制工业加热过程中的温度变化,确保生产效率和产品质量。 在现代工业生产过程中,炉温检测显得尤为重要。无论是温度过高还是过低都会影响产品质量,并可能干扰工厂的正常运行。因此开发一种能够精确测量并显示结果的炉温检测仪器具有重要的实用价值。 本项目采用STM32F103C8T6作为主控芯片,这款基于ARM Cortex-M3内核的微控制器拥有强大的计算能力和丰富的外设接口,可以满足该项目的需求。同时,选用铂电阻PT100作为测温传感器,以确保测量结果的高度准确性。 ### 基于STM32设计的炉温温度检测仪 #### 项目背景与意义 在现代工业生产中,精确控制和监测炉温对于保证产品质量至关重要。无论是在化工、钢铁制造还是电子器件加工领域,加热过程中的温度控制直接影响到产品的性能和可靠性。例如,在金属材料热处理过程中,如果不能正确地调控温度,则可能导致内部结构变化进而影响其机械性质;而在半导体生产中,哪怕是最微小的温度波动也可能导致晶圆出现缺陷。 鉴于炉温对产品质量的重要性,开发一套能够精准测量并实时显示结果的检测仪器显得尤为关键。这不仅能帮助工厂有效监控生产过程,还能显著提升成品的质量和一致性。本段落介绍的基于STM32F103C8T6的炉温检测仪正是针对这一需求而设计。 #### 硬件设计方案 **主控芯片选择** 本项目采用STM32F103C8T6作为主控芯片,该芯片属于STM32系列,具备以下特点: - **高性能**: 内置72MHz的处理器频率,能够快速处理各种任务; - **丰富的外设接口**: 包括ADC(模数转换器)、SPI、I2C等,便于与其他模块集成; - **低功耗特性**: 支持多种节能模式,适用于电池供电的应用场景; - **易用性**: 提供了丰富的开发资源和支持文档,便于快速上手。 **测温传感器选择** 铂电阻PT100被选作本项目的测温元件。其主要优点包括: - **高精度和稳定性好**: 在宽温度范围内都能保持较高的测量精度,并且长期使用后仍能维持良好的性能; - **线性度高**: 温度与电阻之间的关系接近于直线,便于计算实际温度值; - **应用广泛和技术支持充足**。 **显示模块** 为了方便用户查看数据,本项目选择了0.96寸IIC接口的OLED屏幕作为显示设备。这种屏幕的优点在于: - **清晰度高**: 显示效果好,在较暗环境下也能清楚地读取信息; - **体积小巧**: 便于安装在有限的空间内; - **低功耗和易于编程**。 #### 软件设计方案 **数据采集** 使用STM32的ADC进行模拟信号采样。通过PT100阻值变化间接获取温度信息,由于其特性曲线为线性关系,可以方便地计算出实际温度值。 **数据处理** - **校准**: 用于减少传感器误差。 - **滤波**: 使用数字滤波器去除噪声以提高准确性。 - **算法计算**: 结合PT100的特性曲线进行精确的温度值计算。 **数据显示** 通过IIC总线将处理后的温度信息发送至OLED屏幕显示,并设计友好的用户界面,确保可以轻松读取实时数据。 #### 代码实现示例 以下是一段基于STM32F103C8T6主控芯片控制OLED显示屏的基本代码: ```c #include #include i2c.h #define OLED_ADDRESS 0x78 // OLED IIC地址 void oled_init(void) { OLED_Write_Command(0xAE); // 关闭显示 OLED_Write_Command(0xD5); // 设置时钟分频因子 OLED_Write_Command(0x80); // 重要参数,必须设置,不然屏幕无法上电 OLED_Write_Command(0xA8); // 设置驱动路数 OLED_Write_Command(0x3F); // 默认值 ... } ``` 这段代码实现了OLED屏幕的基本初始化操作,并为后续显示温度数据奠定了基础。 ### 总结 基于STM32F103C8T6的炉温检测仪结合了先进的微控制器技术和高精度的温度传感技术,能够在工业生产中发挥重要作用。通过精确测量和实时数据显示功能,不仅可以有效提高产品质量,还可以帮助企业降低生产成本、提升竞争力。随着技术的进步,此类仪器在未来将拥有更广阔的应用前景。
  • STM32控制小车与研究.pdf
    优质
    本论文探讨了基于STM32微控制器的手势控制小车的设计与实现。通过集成手势识别技术,实现了对小车精准、实时的远程操控,为智能机器人领域的应用提供了新的思路和方案。 《基于STM32的手势控制小车的研究设计》这篇论文探讨了利用手势识别技术来实现对小车的远程操控。该研究采用了STM32微控制器作为核心处理器,通过集成摄像头捕捉用户的手势动作,并将其转换为相应的指令信号以驱动电机和传感器组件,从而实现了精确而灵活的小车操作控制功能。此外,文中还详细分析了系统硬件选型、软件设计流程以及实验测试结果与结论讨论等内容,旨在为进一步开发智能交互式移动机器人提供技术参考和支持。
  • STM32控制小车及识别(C/C++)
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    本项目采用STM32微控制器和C/C++编程语言开发了一款能够通过手势进行操控的小车,并实现了高效准确的手势识别功能。 基于STM32F103C8T6单片机开发,通过2.4G无线串口将手势端收集的陀螺仪数据发送到小车,使小车执行相应的指令。
  • MediaPipe识别Python代码 识别数字关键点
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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。