使用tensorflow，OpenCVKeras,matplotlib完成的一个小demo基本操作如下1执行liveplot.py2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键此时就可以进行预测了。
权重文件：链接:https://pan.baidu.com/s/1i6OE5A9密码:by24
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2024/3/4 17:14:13
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近年来，手势识别作为新一代人机交互手段，受到了国内外研究学者以及公司的关注和研究，并且取得了突出的成果，在智能电视、游戏娱乐设备、机器人等方面都有了广泛的应用，而且，通过对手势识别技术的研究，可以推动机器设备对视觉感知能力的认识，并将其应用到更多的人工智能领域，使机器设备更好的理解人类的想法和意图，为我们的生活和工作带来更大的好处。
本文通过手势分割、边缘检测、特征提取、匹配识别等技术实现了一种能识别五种手势的手势识别系统，可以完成人机交互的基本任务。
文件包含有MATLAB代码和DSP代码（DSP代码经在TI公司的C6414芯片测试通过），以及详细的文档说明和PPT展示，方便读者理解。
本文通过手势分割、边缘检测、特征提取、匹配识别等技术实现了一种能识别五种手势的手势识别系统，可以完成人机交互的基本任务。
文件包含有MATLAB代码和DSP代码（DSP代码经在TI公司的C6414芯片测试通过），以及详细的文档说明和PPT展示，方便读者理解。
2024/2/14 20:24:25
12.87MB
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主要使用了OpenCV的视频采集,图像色域转换,颜色通道分割,高斯滤波,OSTU自动阈值,凸点检测,边缘检测,余弦定理计算手势等功能，实现手势识别与控制
2024/1/31 0:20:41
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开发基于STM32F103RCT6,是一款集成ALS、红外LED和接近检测器的光学模块和环境亮度感测的环境亮度传感器.很多注释,方便大家查阅观看.
2023/12/22 19:25:36
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1.先采集摄像头视频，对每一帧图像进行处理。
（这部分在主函数里面）2.然后对每一帧图像进行hsv颜色空间变换，这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和度（S），明度（V）。
3.对hsv的各个通道进行阈值分割，分割出人体的肤色4.对分离出的人体肤色部分用腐蚀膨胀的方法进行滤波处理，在进行凹包凸包分析，计算各个分离出来的区块的面积，删除掉面积太小的区块，在计算轮廓的深度，取深度最大的为目标轮廓。
5.然后对目标轮廓的凹凸包的个数就可以的出手势表示的数字。
（这部分在主函数里面）2.然后对每一帧图像进行hsv颜色空间变换，这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和度（S），明度（V）。
3.对hsv的各个通道进行阈值分割，分割出人体的肤色4.对分离出的人体肤色部分用腐蚀膨胀的方法进行滤波处理，在进行凹包凸包分析，计算各个分离出来的区块的面积，删除掉面积太小的区块，在计算轮廓的深度，取深度最大的为目标轮廓。
5.然后对目标轮廓的凹凸包的个数就可以的出手势表示的数字。
2023/12/19 20:27:47
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人手做出的“剪刀石头布”三种手势，每种手势都有100张图片，图片的大小为58*58，是经过后期处理的图片，内含有所有图片路径的txt文件。
2023/11/19 1:34:55
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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。
2024-04-09 15:03
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