通过为每种手势定义一套明确的弯曲状态组合规则,并不断优化这些规则以适应不同用户的手型和习惯,我们可以使手势识别系统更加智能、准确和易于使用。 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...
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。