前言在机器学习领域，手写数字数据集MNIST之于机器学习几乎相当于HelloWorld之于编程语言，其重要地位不言而已。但是，然后呢？给你一张如下所示的图片，你的模型能否也预测出结果？（其实下面这个应用就是OCR领域的内容了，另详细的代码内容和注释可以参考我的github https://github.com/Wangzg123/HandwrittenDigitRecognition ） 这篇博客
需要使用到的包from collections import deque
import cv2
import numpy as np
import math
import shutil
import sys
import os
import time
#这个求出现频率最高的太慢了，所以把它放弃了
from collections import Counter准备好安装包后需要获取图片def
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
转载
2023-10-10 09:30:06
179阅读
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
转载
2023-11-27 20:27:09
235阅读
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
转载
2023-10-10 22:52:10
323阅读
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
转载
2024-02-21 14:17:27
243阅读
前言上个学期申请了一个计算机视觉方向的大创项目，所以趁这个寒假学习一些基本知识。作为入门的实践项目我选择了用OpenCV（Python）来实现简单的手势识别。准备工作需要用到的库有：cv2,numpy,copy,math 以及一台有摄像头的电脑步骤1.定义摄像头，捕捉图像a.设置摄像头的参数（尺寸，位置）b.从摄像头得到图片c.对图像进行双边滤波（目的是使图片平滑一些），并进行翻转（目的是成为镜像
转载
2024-03-28 08:06:50
72阅读
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
转载
2013-07-12 19:23:00
897阅读
2评论
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
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
转载
2024-03-28 13:10:26
95阅读
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,
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
转载
2024-02-02 12:12:50
179阅读
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
转载
2023-10-07 13:10:07
649阅读
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
转载
2024-05-05 17:18:09
432阅读
运用Opencv+Python实现简单的手势（轮廓）识别以下代码是基于python运用Opencv库运行的。虽然只能粗略的识别视频中或者打开摄像头中的手势轮廓进行识别，但是可以把手势给用轮廓画出来，可以简单检测手势。第一步：获取视频（摄像头）#cap = cv2.VideoCapture("F:/hands/hands.mp4")#读取文件
cap = cv2.VideoCapture(0)#读取
转载
2023-11-27 22:45:18
273阅读
python实现手势识别（入门）使用open-cv实现简单的手势识别。刚刚接触python不久，看到了很多有意思的项目，尤其时关于计算机视觉的。网上搜到了一些关于手势处理的实验，我在这儿简单的实现一下（PS：和那些大佬比起来真的是差远了，毕竟刚接触不久），主要运用的知识就是opencv，python基本语法，图像处理基础知识。最终实现结果： 手势识别python实现手势识别（入门）获取视频（摄像头
转载
2024-04-01 10:06:18
99阅读
摆脱外设的VR体验需要手势识别作为基础，那么手势识别技术发展情况是如何呢？ 现在主流的VR硬件设备，主要的输入输出设备还是类似传统游戏手柄的外设：Oculus在Touch没发布之前，一直用的是微软的Xbox的手柄；HTC和索尼都有自己研制开发的控制器作为交互工具。但是如果想要在VR中达到更加自然的交互和沉浸体验，摆脱外设的手势识别必然是未来发展的一个大方向。手势识别技术的发展手势识别技术的发展，可
Python手势识别与控制概述本文中的手势识别与控制功能主要采用 OpenCV 库实现, OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库, 可以运行在Linux, Windows, Android和Mac-OS操作系统上. 它轻量级而且高效—-由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成, 同时提供了Python, Ruby, MATLAB等语言的接口, 实现了图像处理和计算机视觉方
转载
2024-02-26 18:26:34
165阅读
目录运行环境：一、opencv二、meidapipe配置三、实现手部的识别并标注1、参数分析1.multi_hand_landmarks 2.multi_hand_world_landmarks3.multi_handedness2.绘制信息点和连线运行环境：python3.9.7 opencv-python4.6.0.66 mediapipe0.8.11运行之前
转载
2024-03-14 19:58:15
995阅读
点赞
