手势识别器:实现手部动作识别器

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本文介绍如何利用Python的OpenCV和MediaPipe库,结合K-Nearest Neighbors算法,构建一个简单的手部动作识别器。通过摄像头捕获图像,检测和跟踪手部关键点,对手势进行分类并显示识别结果。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

手势识别器:实现手部动作识别器

手势识别是计算机视觉领域的一个重要应用,它可以通过分析和解释手部动作来与用户进行交互。在本篇文章中,我们将使用Python来实现一个简单的手部动作识别器。我们将使用OpenCV和机器学习算法来构建这个识别器。

首先,我们需要安装OpenCV库。可以使用以下命令在Python中安装OpenCV:

pip install opencv-python

接下来,我们将导入所需的库:

import cv2
import mediapipe as mp
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_sp
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