可做毕设/基于OpenCV的手势识别/python3.9前言正文图片获取与处理特征提取模型训练界面设计后语 前言在一切的开始前，我想先感谢 @Brielleqqqqqqjie 大神， 没有ta三年前的文章指导，这个小作品一路的学习尝试恐怕不会有那么顺利。毕业设计临近，为了做一个更好的作品，和大家一样，我也一直在找一个简单的opencv项目练练手。原作者的code版本太老，于是我在学习了网上许多大
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2024-08-21 11:33:18
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OpenCV3.3 深度学习模块-对象检测演示
一：概述
OpenCV3.3 DNN模块功能十分强大，可以基于已经训练好的模型数据，实现对图像的分类与图像中的对象检测在图像与实时视频中，上次发的一篇文章介绍了DNN模块实现图像分类，这篇文章介绍DNN模块实现对图像中对象检测与标记。当前比较流行基于卷积神经网络/深度学习的对象检测方法主要有以下三种：
Faster R-CNNs
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Kinect开发学习笔记之（七）骨骼数据的提取我的Kinect开发平台是：Win7x86 + VS2010 + Kinect for Windows SDK v1.6 + OpenCV2.3.0开发环境的搭建见上一文： /article/details/8146055 本学习笔记以下面的方式组织：编程前期分析、代码与注释和重要代码解析三部分。 要实现目标：通过微软的SDK提取骨
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2024-05-11 16:30:53
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AdaFace: Quality Adaptive Margin for Face Recognition论文：https://arxiv.org/abs/2204.00964代码（已开源）：https://github.com/mk-minchul/AdaFace一直以来，低质量图像的人脸识别都具有挑战性，因为人脸属性是模糊和退化的。margin-based loss functions的进步提
python OpenCV特定颜色线条提取与定位OpenCV轮廓文档OpenCV形态变换文档OpenCV平滑图像文档问题 根据图片中红色标签的指示，取得箭头前方小范围区域的图像信息思路与优化： 1.图片转HSV格式，应用高斯模糊，去除部分噪音 2.给出HSV颜色范围，通过inRange()，去除非目标颜色(目标颜色保留，其他均置0，黑色)，得到mask 3.对mask进行二值化操作得到二值
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2024-04-19 16:01:52
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OpenCV + MediaPipe 手势识别追踪这里我使用的是PYCharm，首先需要安装opencv-python 和mediapipe两个软件包，这里使用清华大学镜像安装比较快，不会出现超时错误，如下为命令行安装指令pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python
pip install -i http
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2024-03-28 13:12:10
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文章目录线性判别函数基本概念Fisher线性判别分析基本思想最优方向推导过程转换为判别函数完整代码 线性判别函数基本概念我们主要讨论在两类情况下判别函数为线性的情况，这里给出一般情况：+ 式子中为d维样本向量，为权向量，如下：为一个常数，称为阈值权 令 设为一个待分类样本，我们可以通过比较与0的大小来区分此样本属于哪一类Fisher线性判别分析基本思想Fisher线性判别分析的基本思想是把所有样
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2024-01-30 00:10:02
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# 理解Fisher判别与Python实现指南
Fisher判别（Fisher Discriminant Analysis, FDA）是一种用于分类的线性判别分析方法，它通过寻找一个最佳的线性组合来最大化类间距，同时最小化类内距。对于初学者来说，了解Fisher判别的原理并在Python中实现它是一个很好的练习。
本文将通过一个系统化的流程，带领你一步步实现Fisher判别分析的Python代
手部关键点检测3：Pytorch实现手部关键点检测(手部姿势估计)含训练代码和数据集；Pytorch手部关节点检测，手指关节点检，手势检测，指尖检测
原创
精选
2023-12-28 11:13:36
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随着计量制度的统一，我国建立了适应经济发展的新计量种类，上世纪七十年代之后，中国计量在法制化的道路上，进入了标准化和国际化的现代时期。大多数计量站开始寻求利用计算机加数据包的形式代替人工手动计量。今天纳米软件以示波器为例，解析仪器自动计量系统的设计。示波器是非常常用的电子测量仪器，是全球市场最大的电子测量仪器，全球市场高达12亿美元。示波器每使用
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2024-06-14 10:23:28
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手部关键点检测是在手指上找到关节以及在给定图像中找到指尖的过程。它类似于在脸部（面部关键点检测）或身体（人体姿势估计）上找到关键点。但是手部检测不同的地方在于，我们将整个手部视为一个对象。美国卡耐基梅隆大学智能感知实验室(CMUPerceptualComputingLab)发布了手的关键点检测模型。详情见：我们将在本文介绍如何调用该模型。1背景!https://s4.51cto.com/image
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原创
2022-04-16 00:05:47
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目录1 背景2 实现3. 结果和代码4 参考手部关键点检测是在手指上找到关节以及在给定图像。详情见：https:/...
原创
2022-12-17 19:27:13
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目录1. 简单的判别分析_ 距离判别法2. Fisher判别分析/线性判别分析2.1 针对2分类问题2.1.1 投影降维2.1.2 组内偏差2.2.3 组间偏差2.2.4 最佳投影2.2 推广至多分类3. 分析步骤4. 相关链接4.1 LDA相关知识4.2 LDA和PCA的区别5. 分析小结 距离判别法是利用重心，和哪类的重心隔得更近，就判别为哪一类。Fisher 判别法则是利用“同类差别较小、
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2023-11-28 07:16:28
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判别分析（discriminant analysis）是一种分类技术。它通过一个已知类别的“训练样本”来建立判别准则，并通过预测变量来为未知类别的数据进行分类。判别分析的方法大体上有三类，即Fisher判别、Bayes判别和距离判别。Fisher判别思想是投影降维，使多维问题简化为一维问题来处理。选择一个适当的投影轴,使所有的样品点都投影到这个轴上得到一个
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2024-05-19 07:25:16
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文章目录1.线性判别分析算法简介1.1数据定义：1.2 Fisher判别分析图像表示：1.3两向量投影表示：1.4 Fisher判别分析的损失函数(Loss Function)定义1.5 损失函数L(w)化简1.5.1
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# 使用Python实现手部骨骼模型
在计算机图形学和游戏开发中，手部骨骼动画是一个常见的需求。本文将引导你详细了解如何使用Python实现手部骨骼模型。我们将逐步完成这个任务，确保每一步都有清晰的代码和注释。接下来，我们将列出整个项目的流程步骤。
## 项目步骤流程
以下是实现手部骨骼的流程步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | 了解手部骨骼结构 |
文章目录0 前言1 实现效果2 技术原理2.1 手部检测2.1.1 基于肤色空间的手势检测方法2.1.2 基于运动的手势检测方法2.1.3 基于边缘的手势检测方法2.1.4 基于模板的手势检测方法2.1.5 基于机器学习的手势检测方法3 手部识别3.1 SSD网络3.2 数据集3.3 最终改进的网络结构4 最后 0 前言 今天学长向大家介绍一个关于深度学习在图像识别领域应用的又一个课题，基于深
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2024-02-28 12:43:56
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文章目录零、本节目标一、线性回归的基本思想例题二、线性判别函数基本概念表达式决策规则三、Fisher线性判别分析方法（没怎么说）简述Fisher准则函数Fisher线性判别四、感知器基本原理（没怎么说）梯度下降算法（老师没强调）算法原理五、最优分类超平面（重点强调了模型，考了）六、线性支持向量机（没怎么说）补充：线性分类器的三种最优准则（没怎么说） 零、本节目标一、线性回归的基本思想用训练样本集
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2024-07-09 20:41:31
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项目基于Pytorch深度学习框架，实现手部关键点检测(手部姿势估计)模型，其中手部检测采用YOLOv5模型，手部关键点检测是基于开源
原创
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2023-12-28 10:54:22
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最近经历了很多事情，一言难尽。终究还是要回来更新博客的。新的一年先把旧的问题解决了再来开始新篇章。在年前有两位小伙伴指出了我在判别分析一章中的一些问题。主要针对这篇做些拓展和讨论。应用统计学与R语言实现学习笔记（十一）——判别分析1 两位细心的读者这里要感谢两位非常细心的读者，第一位是Accelerator。第二位是位来自UESTC的大三本科小鲜肉。这两位细心的读者对博客中的一些公式提出了一些
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2024-04-18 15:06:45
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