Advertisement

Android实时手势识别应用演示demo

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本Demo展示了一款基于Android的手势识别应用程序，通过摄像头捕捉用户的手势动作，并实现即时响应和互动功能。适合开发者学习与参考。 这是Android实时手势动作识别APP的Demo。基于原始YOLOv5模型计算量较大的问题，在YOLOv5s基础上开发了一个非常轻量级的手势识别模型yolov5s05。从效果来看，该Demo在普通Android手机上可以实现实时的手势识别，平均精度平均值mAP_0.5为0.99421，mAP_0.5:0.95为0.82706。性能表现优秀，CPU（4线程）约30ms左右，GPU则约为25ms左右，基本满足业务需求。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Android实时手势识别应用演示demo
    优质
    本Demo展示了一款基于Android的手势识别应用程序，通过摄像头捕捉用户的手势动作，并实现即时响应和互动功能。适合开发者学习与参考。 这是Android实时手势动作识别APP的Demo。基于原始YOLOv5模型计算量较大的问题，在YOLOv5s基础上开发了一个非常轻量级的手势识别模型yolov5s05。从效果来看，该Demo在普通Android手机上可以实现实时的手势识别，平均精度平均值mAP_0.5为0.99421，mAP_0.5:0.95为0.82706。性能表现优秀，CPU（4线程）约30ms左右，GPU则约为25ms左右，基本满足业务需求。
     
  • ChatGPT应用实战与Android demo演示
    优质
    本课程聚焦于详解如何将热门AI工具ChatGPT融入实际应用场景，并通过Android平台进行代码示例展示和实践操作。 基于Android应用程序的ChatGPT应用demo源码提供了一个示例程序，帮助开发者理解和实现与ChatGPT集成的功能。这段代码可以作为学习和开发的基础，并且可以根据具体需求进行调整和扩展。
     
  • Android用户自定义手势与手势识别
    优质
    本项目旨在为Android用户提供高度定制化的手势控制方案，通过开发一套灵活的手势识别系统，使用户能够创建个性化的手势指令来执行特定功能或操作。此创新技术不仅提升了用户体验和设备互动的便捷性，还增强了界面设计与应用程序交互的新维度。 安卓用户可以自定义手势识别功能，相关资源来自其他作者的作品，请尊重原作者的版权。
     
  • Mediapipe学习之手势识别：增加简易手势识别DEMO（含手部姿态识别）
    优质
    本教程介绍了如何使用MediaPipe库进行手势识别，并提供了包含手部姿态识别功能的简易Demo。适合初学者快速上手。 MediaPipe学习-手势识别包括增加简单手势识别的两个DEMO以及手部姿态识别功能。手动编译可以参考相关文档进行操作。
     
  • OpenCV手势识别示例
    优质
    本项目展示如何使用OpenCV库进行基本的手势识别。通过捕捉视频流中的手部动作，并将其转化为简单的控制信号，实现与计算机的基本交互。 OpenCV手势识别实例采用C++ 11编写，支持使用摄像头和图片两种方式。
     
  • vosk-android-demo: 基于Vosk库的Android离线语音识别演示
    优质
    vosk-android-demo是一款基于Vosk库开发的Android应用程序，它提供了一个展示如何在安卓设备上进行离线语音识别的平台。该应用为开发者和用户提供了一种无需网络连接即可实现高质量语音转文本功能的方式。 本段落介绍了使用Kaldi和Vosk库为移动应用程序实现离线语音识别和说话者识别的演示，并检查了预构建二进制文件。相关文献资料及文档说明，请访问相应的网站获取更多信息。
     
  • 实时动态的手势动作识别
    优质
    实时动态手势动作识别技术能够快速准确地捕捉并解析用户的肢体语言，适用于人机交互、虚拟现实及远程控制等领域。 为了构建一个手势识别系统，我们将编写脚本以采集九类动作图像各100张作为训练集，并使用mediapipe库来检测手部关节，获取20个关键点的坐标信息。经过数据清洗后，这些关键点的信息将被用作Keras全连接网络分类器的训练数据。 在本次项目中，我们分别利用scikit-learn库和Keras构建随机森林分类器与全连接层分类器，并进行了对比测试。结果表明，基于Keras搭建的全连接层分类器表现更优。
     
  • 手势识别：用OpenCV和Python辨识“手势”
    优质
    本教程介绍如何利用OpenCV与Python进行手势识别技术的学习和实践，帮助读者掌握基本的手势检测方法。 使用Python进行手势识别的代码基于MediaPipe手部关键点检测库来实现数字手势的识别功能。该程序包含以下步骤： 1. 使用MediaPipe库实时检测手部21个关键点； 2. 根据每个手指的关键点坐标计算五根手指的角度； 3. 通过分析这些角度信息，可以判断出0到9之间的特定手势； 4. 在调试过程中可以看到每根手指的具体角度值，并可以根据实际情况定义新的识别规则。 此外，代码中包含详细的注释说明。