这里加一个判断手势轮廓面积大于20000的条件也是为了识别的准确性。通过实验发现,剪刀、石头、布这三种手势他们的手势轮廓和凸包轮廓的面积比和周长比呈现一定的规律,具体规律详见代码。通过这个规律就实现了不同手势的识别。 if(cont_s>=20000){convexHull(contours[maxPosition],convex[0],true);//求手势的凸包轮廓...
基于OpenCV+MediaPipe的手势识别(数字、石头剪刀布等手势识别) 可识别左右手,共定义了15种手势,可以自行增加 https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/123232435 上传者:weixin_53403301时间:2022-03-03 基于OPENCV的手势识别 基于OPENCV的手势识别程序,代码为C++,OPENCV版本为OPENCV3会有较为详细的实现...
基于OpenCV+MediaPipe简单的手势识别(数字、石头剪刀布等手势识别) 这是一个基本的手势识别应用程序,它可以识别出数字、石头、剪刀、布等手势。您可以使用不同的算法和手势库来改进它。同时,您还可以将其集成到其他应用程序中,例如手势控制的游戏或交互式应用程序。 开发环境: Python 3.x OpenCV 4.x MediaPipe 0.8...
py打包 手势识别 可识别左右手,共定义了15种手势,可以自行增加 通过MediaPipe识别关键点 而后通过计算每根手指的角度来进行手势识别 手势定义按经验来的 通过手指角度来判断是否弯曲或伸直 资源: download.csdn.net/download/weixin_53403301/83189628 1. 视频: 基于OpenCV+MediaPipe的手势识别(数字、石头剪刀布等手势识...
基于OpenCV+MediaPipe的手势识别(数字、石头剪刀布等手势识别)可识别左右手,共定义了15种手势,可以自行增加https://blog./weixin_53403301/article/details/123232435
基于OpenCV+MediaPipe简单的手势识别(数字、石头剪刀布等手势识别) 这是一个基本的手势识别应用程序,它可以识别出数字、石头、剪刀、布等手势。您可以使用不同的算法和手势库来改进它。同时,您还可以将其集成到其他应用程序中,例如手势控制的游戏或交互式应用程序。 开发环境: Python 3.x OpenCV 4.x MediaPipe 0.8...