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Mediapipe学习之手势识别：增加简易手势识别DEMO（含手部姿态识别）

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简介：
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。

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  • Mediapipe学习之手势识别：增加简易手势识别DEMO（含手部姿态识别）
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    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。
     
  • 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。
     
  • SVM手势识别.rar_图像识别_手势识别_数据识别svm_雷达手势
    优质
    SVM手势识别项目利用支持向量机(SVM)算法进行图像和雷达数据处理，实现精准的手势识别功能。适用于多种应用场景的数据分析与模式识别需求。 通过雷达采集手势数据并生成手势图像，然后使用SVM进行识别。
     
  • Python手势识别
    优质
    Python手势识别是利用Python编程语言开发的手势识别系统，通过分析手部运动数据实现对不同手势的精准辨识与响应。 使用TensorFlow、OpenCV Keras 和 Matplotlib 完成的一个小示例的基本操作如下： 1. 执行 `liveplot.py` 2. 执行 `trackgesture.py` 后，在终端命令行输入 1 进行手势预测，调用摄像头后，请按键盘 b 和 g 键开始进行预测。 权重文件可以通过提供的链接获取。
     
  • STM32手势识别
    优质
    STM32手势识别技术利用先进的传感器和算法，在基于STM32微控制器的平台上实现对用户的手势进行精准检测与响应，广泛应用于智能家居、人机交互等领域。 2018年电子设计大赛（TI杯）D题手势识别项目已全功能完成。该项目基于STM32F103单片机系统，实现了对猜拳游戏和划拳游戏中手势的检测与识别装置。通过使用TI公司提供的FDC2214电容传感器芯片来测量测试区域内的电容值。
     
  • C++ 手势识别
    优质
    C++手势识别项目致力于开发高效的手势识别算法和系统，通过C++编程语言实现对用户手势的精准捕捉与解析，为智能交互提供技术支持。 使用C++编写手势识别程序，采用2D模型123456998774。
     
  • 手部追踪简易版：手势识别与跟踪
    优质
    本项目提供了一种简化版本的手势识别和跟踪技术，专注于手部关键点检测及动态手势分析，适用于基础交互应用。 手势识别与跟踪包括基于简单模板匹配的手部跟踪及手部识别：使用OpenCV Cascade HAAR Classifier进行手部跟踪；采用HOG（方向梯度直方图）特征加SVM（支持向量机）分类器实现手势识别，以及通过背景减法或肤色检测来识别人手。