这是借鉴了github上的一个源程序，参考源：https://github.com/lzane/Fingers-Detection-using-OpenCV-and-Python　　自己在这个基础上做了一点修改补充后，可以实现手指指尖的检测，并且可以在windows系统下通过判断手指数目，来模仿键盘操作。
下面直接上源程序，并做了详细注释，方便理解。
　　环境：python3.6+opencv3.4.0代码如下：importcv2importnumpyasnpimportcopyimportmathimportwin32apiimportwin32con#参

看到论坛一个需求，做了这个应用，次要是使用手势实现webview的下拉刷新，适合新手学习！

网上找到的外国人写的基于leapmotion开发的3D战役机模型，wpf框架，c#语言，可以手势控制翻转。

NiceVieoPlayer产品特点用IjkPlayer/MediaPlayer+TextureView封装，可以切换IjkPlayer，MediaPlayer。
支持本地和网络视频播放。
完美切换小窗口，全屏，可在RecyclerView中无缝全屏。
手势滑动调理播放进度，亮度，声音。
支持高质量切换。
可自定义控制界面。
用法下载niceviewoplayer库，在AndroidStudio中作为Mudule添加依赖。
或者在Gradle中添加依赖：allprojects{repositories{...maven{url'https://jitpack.io'}}}dependencies{compile'com.github.xiaoyanger0825:NiceVieoPlayer:v2.2'}在对应视频界面所在的Activity的Manifest.xml中需要添加以下配置：android:configChanges="orientation|keyboardHidden|scre

吴恩达课程手势数据集,跟我的博客对应的，没有想花积分的化，博客找我，我发邮箱

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手脸近距遮挡属于深度传感器应用中具有代表性的难点问题，针对该问题提出了一种综合利用颜色与深度信息的手势识别方法。
采用核模糊C-均值聚类，对手脸遮挡图像进行粗分割和灰度增强，实现手脸分离。
引入初始化水平集函数，处理聚类方法导致的手势区域像元缺失问题。
利用基于深度信息的梯度方向直方图(HOG)特征对手势进行分类识别。
通过采集不同人体手脸近距遮挡情形下的多种手势图像建立了样本数据库，进行了对比实验，实验结果验证了该方法的可行性和有效性。
本文方法能有效分离近距遮挡的手和脸，提取得到相对完整的手势信息，深度HOG特征能够对手势空间信息进行精确描述，具有比传统形状特征更准确的识别效果。

27-手势解锁.zip

基于MeanShift的序列图象手势跟踪算法

基于opencv2.4静态手势辨认vs2010

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。