在模型训练完毕后,我们将其应用到视频流中进行实时手势识别。 whileTrue:ret,frame=cap.read()image=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB)result=hands.process(image)ifresult.multi_hand_landmarks:forhand_landmarksinresult.multi_hand_landmarks:# 提取手势特征features=extract_features(hand_landmarks)# ...
python实现手势识别 手势识别源代码 CV项目手势识别(二) 先给出一个基础代码,等会慢慢讲解 这里用的语言是python,后面也是一直用python,因为这种语言在人工智能领域正在被广泛地使用,同时因为其容易上手并且数据库强大而受到欢迎。这里的编程平台你可以使用jupyter或者终端、pycharm都是可以的,只要提前下载好这些函数库就...
在此我们就简单的介绍了MediaPipe,接下来我们将通过代码来使用python调用MediaPipe实现手势识别。主要从三个方面来写这个脚本: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。 2.4 代码实现演示 实现代码前首先进行依赖安装,这里需要安装python-opencv和MediaPipe,可使用以下命令...
手势五表示向下滚动, 手势四表示向上滚动. 只要明白了手势识别的核心原理, 更复杂的手势控制就完全看个人想象, 比如网络上有很多人实现 手势控制chrome浏览器中的那只小恐龙, 我也尝试过, 但是控制起来难度太大了, 还有的是实现手势播放, 切换歌曲. 只要有python, 这一切都很简单. ...
pip install opencv-python 当然也可以通过下载whl的方式离线安装,不过我个人建议有网络的情况下,pip 会更简单 然后就是获取摄像头,或者影片片段 # cap = cv2.VideoCapture("mp4文件绝对地址")#读取文件cap=cv2.VideoCapture(0)#读取摄像头 接下去所一下肤色检测,主要通过识别肤色来区分首部,所以如果摄像头中出现其...
代码的核心逻辑是首先设置好训练环境,然后加载预训练的YOLO模型,并在此基础上进行进一步的训练以适应我们的特定任务——在这里是石头剪刀布手势识别。这个过程涉及到许多细节,包括数据路径的设置、模型参数的配置以及训练过程的初始化。 首先,代码通过import语句导入必要的Python包,包括操作系统接口os、PyTorch库torch、YAML...
绝了,new bing写的代码比我写的还好。 要没饭吃咯~ 稍微改了一点他的代码,实际上一开始稳定性还行哈~改进后确实好很多,555~ 简单看看实现效果 LEFT UP 后面是代码,哎~ # 导入所需的库importcv2importmediapipeasmpimportmath# 创建手部检测对象和绘图对象mp_hands=mp.solutions.hands ...
代码基于Win10 + Python3.7环境,对采集的图片进行了图像平滑,基于OTSU阈值的肤色分割,基于八邻域搜索法进行轮廓检测操作,最终完成了手势图片从采集到轮廓曲线的提取过程,对已得到的轮廓曲线提取其傅里叶描述子和椭圆傅里叶描述子,并分别进行了归一化处理。用KNN和SVM两种算法训练模型,以自己采集数据集为训练集进行了训...
摘要:本文深入研究了基于YOLOv8/v7/v6/v5的常见手势识别,核心采用YOLOv8并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法,进行性能指标对比;详述了国内外研究现状、数据集处理、算法原理、模型构建与训练代码,及基于Streamlit的交互式Web应用界面设计。在Web网页中可以支持图像、视频和实时摄像头进行常见手势识别,可上传不同训练模型...