1.背景 前面写过一篇用OpenCV识别手势的文章,但是算法效果欠佳,于是尝试用卷积神经网络(CNN)来完成 那那那那个小陈:基于OpenCV的手势识别(剪刀、石头、布)17 赞同 · 4 评论文章 2.运行环境 采集数据集:visual studio 2019 + opencv3.4.7 训练:vscode + python3.7.0 + 'pytorch1.10.0+cu102' 测试模型:vscod...
首先,我们需要安装一些必要的Python库: pip install numpy opencv-python tensorflow keras 数据准备 我们将使用一个公开的手势数据集,例如Kaggle上的手势数据集。你可以从Kaggle下载数据集,并将其解压到本地目录。 import osimport cv2import numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom tens...
基于python+opencv实现简易手势识别(上下左右) 本来是一个小组作业,最后分给了我用摄像头实现手势识别,又不太想用神经网络实现,就直接基于轮廓检测实现了。 不过值得一提的是,似乎误差较大,受环境影响较大。 实验内容:将手掌放至在红色方框内,然后像下图一样,进行摆放姿势,确定上下左右。 上 下 左 右 都™工...
Python手势识别与控制 1.png 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...
3.4.3 构建卷积神经网络结构 3.4.4 实验训练过程及结果 3.5 关键代码 4 实现手势交互 5 最后 1 简介 今天学长向大家介绍一个机器视觉项目 基于机器视觉opencv的手势检测 手势识别 算法 2 传统机器视觉的手势检测 普通机器视觉手势检测的基本流程如下: 其中轮廓的提取,多边形拟合曲线的求法,凸包集和凹陷集的求法都...
我们将使用CNN(卷积神经网络)来识别字母。我们用keras。 机器学习模型的Python实现如下: 我们的模型由Conv2D和MaxPooling层组成,然后是一些全连接层(Dense)。 第一个Conv2D(卷积)层采用(28,28,1)的输入图像。最后一个全连接层为我们提供了26个字母的输出。 我们正在使用第二个Conv2D层之后的Dropout来正则化我们的...
我们将使用CNN(卷积神经网络)来识别字母。我们用keras。 机器学习模型的Python实现如下: classifier = Sequential()classifier.add(Conv2D(filters=8, kernel_size=(3,3),strides=(1,1),padding='same',input_shape=(28,28,1),activation='relu', data_format='channels_last'))classifier.add(MaxPooling2D(...
手势识别的基本原理是通过采集手部动作的图像或者视频,然后利用图像处理和机器学习的方法,提取出手势的特征信息,最终实现对手势的识别。在实际应用中,常常使用深度学习模型进行手势识别,例如卷积神经网络(CNN)。 三、使用Python-OpenCV进行手势识别 在Python编程语言中,OpenCV是一个强大的图像处理库,可以用于实现手势识别。
由于只是依赖了OpenCV的阈值分割和轮廓查找，所以在项目依赖安装的时候不需要安装深度学习库如 pytorch，也...
OpenCV手部关键点检测主要流程 1)下载模型 运行开源工程中的getModels.sh下载模型, 或者直接在网址: http://posefs1.perception.cs./OpenPose/models/hand/pose_iter_102000.caffemodel 下载。将模型放到“hand/”文件夹下。 2)加载模型和图像 使用OpenCV DNN函数readNetFromCaffe函数加载模型权重。