本源码实现了基于摄像头检测手掌和拳头的功能。
1.源码项目是基于VC2010,需要自行配置好OpenCV2.0以上版本环境。
2.本源码使用了两个训练文件palm2.xml和fist2.xml,运行前应将此两个文件复制到D盘根目录。
2024/6/28 6:23:06 20KB OpenCV 手势识别
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使用opencv对手势关节进行识别,并画出骨架。
(python)
2024/6/17 7:32:08 26.17MB python 手势识别
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设计一种麦克纳姆轮全向行走运输平台的体感交互控制系统。
该系统应用kinect体感器提出骨骼运动信息识别和基于深度手势识别的两种控制方式,应用于不同场景。
基于骨骼运动信息识别控制方式通过kinect获取人体深度图像数据,然后利用骨骼追踪技术提取人体应用关节点,并建立空间坐标系,最后通过向量计算法来计算出人体关节转动角度实现动态的动作识别进而转换为控制指令实现平台控制。
基于深度手势识别控制方式利用kinect获取的深度信息实现手部从背景中分割,然后运用模板匹配的方式识别手势转换为控制指令实现平台控制。
实验表明,通过该控制系统能对全方位运输平台进行有效灵活的控制。
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使用KinectforWindowsSDK2.0实现基本的手势识别(左右手分别上下左右和抓取共十个手势),然后将socket客户端将识别结果(手势类型,手势结束的坐标)发送到服务器端,服务器端接受到后打印到控制台窗口
2024/5/14 3:06:01 19.49MB kinect v2.0 手势识别 socket
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提取手部轮廓特征,k-means聚类算法,训练得到手势识别模型,然后用测试数据测试。
2024/5/2 4:39:02 6.09MB 手势识别
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包括PDA端和智能终端两个文件,设计通信,手势识别,视频传输,串口信号处理,各种传感器的报警!是一个系统的程序!值得学习与借鉴!
2024/3/26 9:20:37 4.67MB 老人看护
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包含手势识别(拳头)的python代码和cpp代码以及最重要的训练好的xml文件
2024/3/9 23:37:11 9.75MB 手势识别
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tensorflow的手势识别和分类代码
2024/3/7 15:56:48 36KB tf
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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
2024/3/4 17:14:13 18.74MB python OpenCV
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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。
2024/2/14 20:24:25 12.87MB 手势识别 深度学习
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡