手势识别源代码,对学习手势识别的同学很有协助,点匹配方法简单的手势识别matlab代码,代码可以运行，可以作为入门之用。
-gesturesdetection内含剪刀石头布三种图片，根据摄像头采集到的手势，来和图片手势进行匹配，进而识别。
关键技术应用数字图像处理相关技术图像分割边缘检测模版匹配

运用VS2013+OpenCV2.4.10提取手势傅里叶描述子特征运用SVM离线识别手势图片

运用VS2013+OpenCV2.4.10提取手势傅里叶描述子特征运用SVM离线识别手势图片

提取了一种手势识别的算法，通过皮肤颜色模型将手势分割出来，然后追踪其边缘，再通过傅里叶零碎作为特征向量进行识别。
识别率很高的。

本代码基于STM32F103C8T6，手势识别模块运用的是PAJ7620U2手势识别传感器，欢迎大家下载分享。

内容描述：系统设计=基于表面肌电信号的不同手势识别系统设计[已测试]1.直接打开EMG_EXE-＞GesturesEMG运转即可，效果见图所示2.EMG_data为数据文件3.EMG_EXE为应用程序输出文件4.SEMG_GUI为系统演示文件5.说明：系统是基于Matlab2016b平台开发的6.仅限用于学习交流。
严禁商用！！！

PAJ7260u2手势识别传感器是将手势识别功能与通用I2C接口集成到单个芯片中的PAJ7620U2。
它可以识别13种手势，包括向上挪动，向下挪动，向左挪动，向右挪动，向前挪动，向后挪动，顺时针方向，圆周-逆时针方向，向下，向下，从左到右，从左到右。
这些手势信息可以通过I2C总线简单访问。
该PAJ7260u2手势识别传感器模块设计核心芯片为PAJ7260u2，是一个支持与I2C协议通信的身体红外识别IC。

关于代码的引见可以参考https://blog.csdn.net/qq_41562704/article/details/88975569，代码基于Win10+Python3.7环境，对采集的图片进行了图像平滑，基于OTSU阈值的肤色分割，基于八邻域搜索法进行轮廓检测操作，最终完成了手势图片从采集到轮廓曲线的提取过程，对已得到的轮廓曲线提取其傅里叶描述子和椭圆傅里叶描述子，并分别进行了归一化处理。
用KNN和SVM两种算法训练模型，以自己采集数据集为训练集进行了训练，最后基于PyQt5制作了简易界面。

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

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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。