百度AI手势识别技术,支持24种常见手势识别,可在自拍,他人拍摄,各种角度等多样化场景下,准确识别图片中的手部位置和手势类型.可用于视频直播手势特效,智能家居手势交互等场景.
1)上述24类以外的其他手势会划分到other类。 2)除识别手势外,若图像中检测到人脸,会同时返回人脸框位置。 可识别的24种手势示意图如下: 序号手势名称classname示例图 1 数字1(原食指) One 2 数字5(原掌心向前) Five 3 拳头 Fist 4 OK OK 5 祈祷 Prayer 6 作揖 Congratulation 7 作别 Honour 8...
这次就从这两个角度出发,实现一套实时的手势识别。关注公众号"DL工程实践",后台回复“手势识别”四个字,就会自动获取所有源码的下载地址。由于手势的类型非常多,有识别数字的,识别字母的,识别动作的,这里为了抛砖引玉,设计一个相对简单的识别"剪刀,石头,布"的手势识别系统,后续可以用来制作一个剪刀石头布的对战机器...
高效的机器学习解决方案可以实时运行，并且可以支持各种不同的平台和形状参数。所以，谷歌将通过MediaPipe框架开源上述手部追踪和手势识别管道，并附带相关的端到端使用场景和源代码。这可以为研究人员和开发者提供完整的堆栈，并根据谷歌的模型对新想法进行实验和原型设计。6. 未来计划 谷歌计划通过更强大和更稳定的追踪来...
第一个如果识别静态照片的手势；第二个如何识别视频流中的手势；第三个如果实时识别摄像头图像。
手势识别 人脸追踪 键盘控制 整体代码 附录:列表的赋值类型和py打包 列表赋值 BUG复现 代码改进 优化 总结 py打包 视频: 基于OpenCV人脸追踪、手势识别控制的求实之路FPS游戏操作 手势识别 采用MediaPipe模块来完成手势识别 同时通过计算各个关键点与手掌平面的角度来判断手指是否弯曲、伸展 如上图为各个关键点的ID序号 ...
基于OpenCV与tensorflow object detectionAPI使用迁移学习,基于SSD模型训练实现手势识别完整流程,涉及到数据集收集与标注、VOC2012数据集制作,tfrecord数据生成、SSD迁移学习与模型导出,OpenCV摄像头实时视频流读取与检测处理,整个过程比较长,操作步骤比较多,这里说一下主要阶段与关键注意点。
虽然手势识别系统中的人工智能仅经过训练以识别有限数量的手势，并且不如手部跟踪技术灵活，但它不会遇到同样的问题。用于计算机交互的实时手势识别只是技术发展的下一步，它非常适合当今的消费者格局。除了在无法方便触摸设备时使用手势之外，手部跟踪还可以应用于增强现实和虚拟现实环境、手语识别、游戏和其他用例。非接触...
使用方法 先用Train.py训练好模型参数,然后运行CallFrame.py调用出界面窗口, 点击窗口的相应按钮就可以在线检测手势动作,其中的执行手势按钮是和下位机通信(如STM32单片机), 通过串口函数将识别结果传给下位机,实现根据手势动作控制的功能。 利用卷积神经网络实时识别手势动作 ...