本文主要利用opencv读取摄像头的手势画面数据，利用mediapipe库提供的方法将手势图像画面转化为手部21个关节点的坐标值，通过坐标值的数理关系进行任意手势的识别。通过mediapipe拿到21个手势关节点坐标后，对任意手势识别的方法有很多种，常见的方法是通过数学公司推导进行识别，比如计算某两两关节点的距离进行判别特定手势。本文打算另辟蹊径，通过采集大量手势的坐标点后，通过KNN近邻算法进行
原创
2021-11-18 16:50:20
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import os import json imp
原创
2023-07-23 00:27:57
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手势识别手势识别技术是一种非常有用的技术，它可以将人类的手势转化为计算机可以理解的形式，从而实现更加自然、快速和直观的交互方式。本文将介绍一种基于MediaPipe和OpenCV的手势识别技术，可以实现对手势的实时识别和分析。 文章目录手势识别MediaPipe在本文中，我们将使用MediaPipe和OpenCV来实现手势识别技术，并且将其应用于实际场景中。总结 MediaPipeMediaPip
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2024-03-28 13:10:26
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使用肤色检测法和Lenet-5实现手势识别数据集的制作使用摄像头录制视频并用imwrite函数记录下来def camo ():
start = 0
i = 0
count = 0
while True:
cv2.resizeWindow("camo", screenx, screeny)
ret, frame = capture.read() #
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2024-03-29 23:53:41
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数据集：从手势图片——>手势关键点坐标 手势图片，获取手势关键点数据 from XEdu.hub import Workflow as wf import numpy as n
OpenCV+Python3.5 简易手势识别OpenCV+Python3.5 简易手势识别任务OpenCV用摄像头捕获视频肤色识别——椭圆肤色检测模型去噪——滤波、腐蚀和膨胀Canny边缘检测识别——轮廓匹配 OpenCV+Python3.5 简易手势识别任务检测剪刀石头布三种手势，通过摄像头输入，方法如下：选用合适颜色空间及阈值提取皮肤部分使用滤波腐蚀膨胀等方法去噪边缘检测寻用合适方法分类O
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2023-10-10 09:30:06
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最近一个项目是在做手势的识别，使用传统的图像匹配方法误差率太大，还是得上深度学习。以前我听信网上很多人的言论，认为深度学习只是概率统计的一个衍生，本身的理论水平有限，只能作为调参侠来使用神经网络，或者利用一些Trick或者技巧来实验性地改造神经网络，没有理论的支持。因此我认为深度学习只是昙花一现的事务，如今中国大兴的人工智能浪潮有点太过。但做了这么多项目以来，我越来越感觉到机器学习的强大，越来越懂
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2024-02-21 14:17:27
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基于OpenCV的简易实时手势识别1.基本信息介绍1.1实验步骤1.2效果展示2.肤色检测+二值化+开运算+高斯模糊2.1 flip()函数原型2.2cvtColor()函数原型2.3split()函数原型2.4GaussianBlur()函数原型2.5Code3.连通空心部分+腐蚀3.1 floodFill()函数原型3.2 morphologyEx()函数原型3.3Code4.多边形拟合曲线
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2023-10-10 22:52:10
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临近毕业，找工作压力大，由于实验室的规定，研究生三年没有实习、没有大型项目经验。为了能在简历上增点彩，就准备自己搞点小东西，希望可以找到一个称心的工作。第一个小demo是基于opencv和tensorflow的手势识别。手势识别无论是在学术界还是工业界都已经很完美了，我这里也是从最简单的开始，一步一步来，防止自己自信心被打击。基本计划是： （1） 利用opencv录制需要的手势 （2）tens
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2023-11-27 20:27:09
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MindSpore的“学习”过程 MindSpore当前已经部署在ModelArts的开发环境和训练环境中，同时提供了阈值算法供开发者直接使用，它的学习过程如下图所示，简单总结一下： 使用MindSpore提供的基本模块进行前线网络开发 对数据进行处理和增强以便得到更好的数据输入 利用前线网络构建训
原创
2022-10-21 14:31:22
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一、人脸检测准备图片代码import cv2
img=cv2.imread("Faces.jpeg")
faceCascade=cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') #加载级联分类器
gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转为灰度模式
faces=faceC
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2024-03-15 13:30:12
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支持向量机svm也是一种机器学习算法，采用空间超平面进行数据分割，在这篇博客中我们将使用svm进行手写数字的识别，使用该算法，识别率可以达到96.72%。 环境准备： vs2015 OpenCV4.5.0 下面的代码为svm模型训练代码：#include<iostream>
#include<opencv.hpp>
#include <string>
#incl
我使用OpenCV2.4.4的windows版本+Qt4.8.3+VS2010的编译器做了一个手势识别的小程序。本程序主要使到了Opencv的特征训练库和最基本的图像处理的知识，包括肤色检测等等。废话不多，先看一下基本的界面设计，以及主要功
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2013-07-12 19:23:00
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前言一个简单的手势识别，过程很简单，主要用到了opencv和sklearn和tkinter三个库，下面我将会展示整个项目的代码和简要说明，并且下面将会是完整的已经全部集成在三个.py文件的代码，你只需要将三个文件分别执行就可以训练出自己的手势识别模型项目思想：通过颜色寻找图像中手的轮廓由轮廓得到一串傅里叶描述子作为一个样本利用多个样本构成的数据集，在使用SVM支持向量机完成分类工作01 环境配置p
前言：在各类的智能识别中，手势识别是比较简单的一种了。本人大二，在大一下学期做了一个简单的树莓派摄像头手势识别的程序。当初选择opencv这个库是因为感觉它较skimage对新手比较友好，现在在学图像识别之前想把手势识别再看一遍，且思且记，以便日后复习。好了废话不多说，上干货！首先，我们要对手势识别的基本步骤做一个了解：打开摄像头 ——>截取图像手势——>图像处理——>手势模型匹
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2024-02-02 12:12:50
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简单的手势识别，基本思路是基于皮肤检测，皮肤的颜色在HSV颜色空间下与周围环境的区分度更高，从RGB转换到HSV颜色空间下针对皮肤颜色进行二值化，得到mask：def HSVBin(img):
hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2HSV)
lower_skin = np.array([100,50,0])
upper_skin = np.array([125,
废话不多说，请看正文！1、问题陈述 我们将从视频序列中识别手势。为了从实时视频序列中识别这些手势，我们首先需要单独取出手部区域，以去除视频序列中所有不需要的部分。在分割手部区域之后，我们对视频序列中显示的手指进行计数，以基于手指计数来指示机器人。因此，可以使用2个简单的步骤解决整个问题１．从视
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2024-05-05 17:18:09
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本篇文章只是手势识别的一个demo，想要识别的精度更高，还需要添加其他的约束条件，这里只是根据每个手指关键点和手掌根部的距离来判断手指是伸展开还是弯曲的。关于mediapi pe的简介，可以去看官网：Home - mediapipe，官网有现成的demo程序，直接拷贝应用就可以实现手掌21个关键点的识别，这21个关键点的分布如下：而且，检测的
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2023-10-07 13:10:07
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=一、基础知识准备首先，opencv目前仅支持三种特征的训练检测， HAAR、LBP、HOG，选择哪个特征就去补充哪个吧。opencv的这个训练算法是基于adaboost而来的，所以需要先对adaboost进行基础知识补充啊，网上一大堆资料，同志们速度去查阅。我的资源里也有，大家去下载吧，这些我想都不是大家能直接拿来用的，我下面将直接手把手告诉大家训练怎么操作，以及要注意哪些细节。二、关于正样本的
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2024-04-26 14:57:51
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