我们使用了一个包含0-9手势图像的数据集来训练和测试BP神经网络。数据集包含1000张图像,每张图像都是200×200像素的灰度图像。 我们使用500张图像作为训练集,500张图像作为测试集。我们使用30个隐含层的神经元来训练BP神经网络。 训练完成后,我们在测试集上测试了BP神经网络的性能。BP神经网络的识别率达到了98.6%。
数据集包括0~5六种数字,已标注好,共434张图片,压缩包中包括与图片对应的xml和txt文件。解密密码请发邮箱852574882@qq.com。 手势识别 数据集2019-12-31 上传大小:10.00MB 所需:36积分/C币 数字手势识别数据集0~9的数字(每个手势包含1500张图片).rar ...
Matlab手势识别设计。可识别0-9数字以及不同手势组合鱼心草upday5525 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多1 -- 0:44 App Matlab手势识别设计。可识别0-9数字以及不同手势组合 1 -- 0:43 App Matlab手势识别设计。可识别0-9数字以及不同手势组合 36 -- 0:38 App 基于MatlabSVM的手写数字...
YOLOv8以其高效的性能和准确性,在实时性要求较高的手势识别领域表现出色。 该系统通过训练模型来识别图像或视频中的手势,并将其分类为0至9的数字。在训练过程中,使用包含大量手势样本的数据集,这些样本覆盖了不同角度、光照条件和背景环境下的手势。通过深度学习,模型能够学习到手势的特征,并在实际应用中准确识别。
总的来说,我的这一手势识别方法充分利用了MediaPipe在手掌关键点识别方面的优势,通过精细分析手指的弯曲状态,实现了对手势的准确识别和数字的对应判断。 手指位置: 【示范图】 【效果展示】 【测试通过环境】 opencv-python==4.8.0.76 mediapipe==0.10.3
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据说,只有0、000..提醒:以下手势为高难度,切勿随意模仿,如果一定要学,手指抽筋了、受伤了、可不负责任哦如果你能做到1、2个一定要向朋友显摆下1、一颗红心2、看似简单,实际上很难
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