Matlab k-means聚类手势识别【源码 GUI】

基于K-means聚类的图像分割:Matlab实战指南与源码解析 图像分割是计算机视觉中的核心任务,旨在将图像划分为具有相似属性的不同区域,是目标识别、场景理解等高级视觉应用的基础。其核心原理在于根据像素在特征空间(如颜色、纹理)中的相似性进行分组。K-means聚类作为一种经典的无监督机器学习算法,通过迭代优化将数据点划分为K个簇,因其原理直观、实现高效,常被用于图像分割的快速原型验证。在工程实践中,将图像像素视为高维特征空间中的点,应用K-means算法可有效依据颜色等特征对区域进行划分,尤其适用于颜色特征明显的场景,如医学影像分析、遥感图像处理等。本文聚焦于利用Ma 阅读详情

Matlab k-means聚类手势识别

一、简介

根据手的特征,提取手部轮廓特征,k-means聚类算法,训练得到手势识别的模型,然后用测试数据测试。

1 K-means算法原理介绍
K-means算法是最常用的一种聚类算法。算法的输入为一个样本集(或者称为点集),通过该算法可以将样本进行聚类,具有相似特征的样本聚为一类。

针对每个点,计算这个点距离所有中心点最近的那个中心点,然后将这个点归为这个中心点代表的簇。一次迭代结束之后,针对每个簇类,重新计算中心点,然后针对每个点,重新寻找距离自己最近的中心点。如此循环,直到前后两次迭代的簇类没有变化。

下面通过一个简单的例子,说明K-means算法的过程。如下图所示,目标是将样本点聚类成3个类别。
2 基本的步骤为:

step1:选定要聚类的类别数目k(如上例的k=3类),选择k个中心点。

step2:针对每个样本点,找到距离其最近的中心点(寻找组织),距离同一中心点最近的点为一个类,这样完成了一次聚类。

step3:判断聚类前后的样本点的类别情况是否相同,如果相同,则算法终止,否则进入step4。

step4:针对每个类别中的样本点,计算这些样本点的中心点,当做该类的新的中心点,继续step2。

3 上述步骤的关键两点是:

找到距离自己最近的中心点。

更新中心点。

二、源代码

%------------------hand shape analysis

%

close all

format long     %显示小数点后4位的数据

%读入hand的landmark数值

fid=fopen('shapes.txt');

hand=fscanf(fid, '%g %g',[40,inf]); %  X(1,1)X(2,1)...X(56,1);X(1,2)X(2,2)...X(56,2)

% choose 40 shapes as a row column

Shape=600*hand;

%-----------------------------------------------------

%   shape 矩阵每行112列,对应一个手的数据,

%   前56列对应X坐标 后56列对应Y坐标

%   Odata中所有形状的质点已经平移到原点

temp=Shape;

[temp,X,Y]=show2D(temp);             

% %--------Show unaligned shape  

% plot(X,Y,'r*');

% title('unaligned hands');

%------------------Compute the shape metric---------------------------

%-------------------------计算each Shape Size-------------------------

T=temp*temp';                             % Diag的对角元素为∑(x^2+y^2)

V=diag(T);                                % compute 对角线

size=sqrt(V);                             % Size 为40×1矩阵

%------------------------将Size归一化--------------------------------

%%%         根据形状大小的函数满足S(ax)=aS(x),每个坐标都除以对应Size的值

for i=1:40

  preHand(i,:)=temp(i,:)/size(i);               % preHand 为已经对准质点和大小

end

% -------------------------将各个形状以hand1为mean旋转------------------------

x1=preHand(1,:);      % vector 1*40

x1=reshape(x1,56,2);

x2=preHand(2,:);

for i=2:40

    x3=preHand(i,:);

    x2=reshape(x3,56,2);

    XD=x1'*x2;

    [U,S,V]=svd(XD);

    I=x2*V*U';

    preHand(i,:)=reshape(I,1,112);

end

aligned=preHand;

for i=1:40

for j=1:56

     XX(i,j)=aligned(i,j);            % the mean x-axis coordinate of every landmark  

     YY(i,j)=aligned(i,j+56);         % the mean y-axis coordinate of every landmark

end   

end

plot(XX,YY,'ro')

%-----------------compute the mean shape coordinates

%   every column of colm is the mean cooridnate of all the 40 hands'

%   coordinate respectively

colm=mean(aligned);              % mean(X) 求每一列元素的均值

for i=1:56

     XX(i)=colm(i);            % the mean x-axis coordinate of every landmark  

     YY(i)=colm(i+56);         % the mean y-axis coordinate of every landmark

end  

% subplot(1,2,1);

% figure;

% plot(XX,YY,'g-',XX,YY,'rx');               % show the mean shape of 40 hands

% title('the Mean Shape of Aligned');

% title('b1=0');

%---------------------------------------------------------------

%   tangent space projection

absx=colm*colm';absx=absx*absx;

for i=1:40

    xo=dot(colm,aligned(i,:));          % 矩阵点乘

    xt(i,:)=absx*aligned(i,:)/xo;

end    

%---------------------------------------------------------------

%    PCA

[signals,PC,V] = pca1(xt');

% eAB=xt*xt';       % 应该减去均值球协方差矩阵

% eAb=xt*xt'/39;

% % eBA=xt'*xt;

% [PC,V]=eig(eAB);

% [PC1,V1]=eig(eAb);

% V=diag(V);

% V1=diag(V1);

% sumV=40*mean(V);

%   compute the eigenvector of eBA

% PC1=xt'*PC;

% figure(2)

% bar(V);

% title('Shape eigenvalue');

% xlabel('Eigenvalue');

% ylabel('variance expansion factor(percent)');

%   now the shape model can be x=xmean+PC1*B,

%   where b {-3*sqrt(λ),3*sqrt(λ)}

% Pb=PC(:,1)*3*sqrt(V1(1));

% Xz=colm+Pb1';

% Xz=colm-Pb1';

Pb2=signals(:,2)*3*sqrt(V(2));

 Xz=colm-Pb2';

% Xz=colm-Pb2';

% for i=1:56

%      Xp(i)=Xz(i);            % the mean x-axis coordinate of every landmark  

%      Yp(i)=Xz(i+56);         % the mean y-axis coordinate of every landmark

% end   

function edgedemo(action, varargin)

%EDGEDEMO Edge detection demo.

%   This demo uses the EDGE function to apply different edge detection

%   

%

%   The Saturn and Lifting Body images are courtesy of NASA.

%  

%   See also EDGE.

%   Copyright 1993-2004 The MathWorks, Inc.  

%   $Revision: 1.19.4.7 $  $Date: 2004/04/01 16:12:06 $

% Function subroutines:

%

% InitializeEDGEDEMO -      Initialization of controls, axes, and

%                           Images.

%

% ComputeEdgeMap -          Computes the Edge map of the original

%                           image using edge.m

%

% SelectMethod -            Selects Edge Detection method and enable/disable

%                           the appropriate controls

%

% LoadNewImage -            Loads the selected Image

%

% UpdateThreshCtrl -     Grabs the threshold from the Edit box and

%                           enables the Apply button

%

% UpdateDirectionality -    Sets the directionality string based on the

%                           popup menu.

%

% Radio -                   Sets values for Radio Buttons and enables/disables

%                           the threshold edit box.

%

% UpdateLOGSize -           Grabs the LOG filter size from edit box

%

% UpdateLOGSigma -          Grabs LOG filter Sigma from edit box

%

% ActivateSPRControls -     Turns on controls for Sobel, Prewitt, Roberts

%

% ActivateLOGControls -     Turns on controls for LOG.

if nargin<1,

   action='InitializeEDGEDEMO';

end;

feval(action,varargin{:});

return;

%%%

%%%  Sub-function - InitializeEDGEDEMO

%%%

function InitializeEDGEDEMO()

% If dctdemo is already running, bring it to the foreground.

screenD = get(0, 'ScreenDepth');

if screenD>8

   grayres=256;

else

   grayres=128;

end

EdgeDemoFig = figure( ...

   'Name','Edge Detection Demo', ...

   'NumberTitle','off', 'HandleVisibility', 'on', ...

   'tag', 'Edge Detection Demo', ...

   'Visible','off', 'Resize', 'off',...

   'BusyAction','Queue','Interruptible','off', ...

   'Color', [.8 .8 .8], ...

   'IntegerHandle', 'off', ...

   'DoubleBuffer', 'on', ...

   'Colormap', gray(grayres));

figpos = get(EdgeDemoFig, 'position');

% Adjust the size of the figure window

figpos(3:4) = [560 420];

horizDecorations = 10;  % resize controls, etc.

vertDecorations = 45;   % title bar, etc.

screenSize = get(0,'ScreenSize');

if (screenSize(3) <= 1)

    % No display connected (apparently)

    screenSize(3:4) = [100000 100000]; % don't use Inf because of vms

end

if (((figpos(3) + horizDecorations) > screenSize(3)) | ...

            ((figpos(4) + vertDecorations) > screenSize(4)))

    % Screen size is too small for this demo!

    delete(EdgeDemoFig);

    error(['Screen resolution is too low ', ...

          '(or text fonts are too big) to run this demo']);

end

dx = screenSize(3) - figpos(1) - figpos(3) - horizDecorations;

dy = screenSize(4) - figpos(2) - figpos(4) - vertDecorations;

if (dx < 0)

    figpos(1) = max(5,figpos(1) + dx);

end

if (dy < 0)

    figpos(2) = max(5,figpos(2) + dy);

end

set(EdgeDemoFig, 'position', figpos);

rows = figpos(4); cols = figpos(3);

hs = (cols-512) / 3;        % Horizantal Spacing

bot = rows-2*hs-256;        % Bottom of the images

%====================================

% Parameters for all buttons and menus

ifs = hs/2;   % Intraframe Spacing

Std.Interruptible = 'off';

Std.BusyAction = 'queue';    

%================================

% Original Image Axes

hdl.ImageAxes = axes(Std, ...

   'Units', 'Pixels', ...

   'Parent',EdgeDemoFig,...

   'ydir', 'reverse', ...

   'XLim', [.5 256.5], ...

   'YLim', [.5 256.5],...

   'CLim', [0 255], ...

   'Position',[hs bot 256 256], ...

   'XTick',[],'YTick',[]);

set(get(hdl.ImageAxes, 'title'), 'string', 'Original Image');

%================================

% Edge Map Axes

hdl.EdgeAxes = axes(Std, ...

   'Units', 'Pixels', ...

   'Parent',EdgeDemoFig,...

   'ydir', 'reverse', ...

   'XLim', [.5 256.5], ...

   'YLim', [.5 256.5],...

   'CLim', [0 1], ...

   'Position',[cols-hs-256 bot 256 256], ...

   'XTick',[],'YTick',[]);

set(get(hdl.EdgeAxes, 'title'), 'string', 'Edge Map');

%================================

% Original Image

hdl.Image = image(Std, ...

   'CData', [], ...

   'CDataMapping', 'scaled', ...

   'Parent',hdl.ImageAxes,...

   'Xdata', [1 256],...

   'Ydata', [1 256],...

   'EraseMode', 'none');

%================================

% Edge Map Image

hdl.Edge = image(Std, ...

   'CData', [], ...

   'CDataMapping', 'scaled', ...

   'Parent',hdl.EdgeAxes,...

   'Xdata', [1 256],...

   'Ydata', [1 256],...

   'EraseMode', 'none');

% Background color for frames

bgcolor = [0.45 0.45 0.45];

fgcolor = [1 1 1];  % For text

%================================

% The Menu frame - image and method popups go here

mfleft=hs;

mfbot=hs;

mfwid=(3*cols/8)-1.5*hs; % 2*cols/7

mfht=bot-2*hs;

hdl.MenuFrame = uicontrol(Std, ...

   'Parent', EdgeDemoFig, ...

   'Style', 'frame', ...

   'Units', 'pixels', ...

   'Position', [mfleft mfbot mfwid mfht], ...

   'BackgroundColor', bgcolor);

%====================================

% The LoadNewImage menu : ip-> Image Popup

ipwid = mfwid-2*ifs;

ipht = 21;       % (mfht-5*ifs)/3;

ipleft = mfleft+ifs;

ipbot = mfbot+1.7*ifs + 2*ipht;

hdl.ImgPop=uicontrol(Std, ...

   'Parent', EdgeDemoFig, ...

   'Style','popupmenu', ...

   'Units','pixels', ...

   'Position',[ipleft ipbot ipwid ipht], ...

   'Enable','on', ...

   'String','Coins|Circuit|Vertigo|Lifting Body|Rice|Saturn|Eight Bit|Glass', ...

   'Tag','ImagesPop',...

   'Callback','edgedemo(''LoadNewImage'')');

% Text label for Image Menu Popup

% The Method menu : mp-> Method Popup

hdl.Method = 'Sobel';

mpwid = ipwid;

mpht = ipht;

mpleft = ipleft;

mpbot = mfbot+1.2*ifs;

hdl.MethodPop=uicontrol(Std, ...

   'Parent', EdgeDemoFig, ...

   'Style','popupmenu', ...

   'Units','pixels', ...

   'Position',[mpleft mpbot mpwid mpht], ...

   'Enable','on', ...

   'String','Sobel|Prewitt|Roberts|Laplacian of Gaussian|Canny', ...

   'Tag','MethodPop',...

   'Callback','edgedemo(''SelectMethod'')');

% Text label for Method Popup

uicontrol( Std, ...

   'Parent', EdgeDemoFig, ...

   'Style','text', ...

   'Units','pixels', ...

   'Position',[mpleft mpbot+mpht mpwid 18], ...

   'Horiz','left', ...

   'Background',bgcolor, ...

   'Foreground',fgcolor, ...

   'String','Edge Detection Method:');

%================================

% The Parameter frame - method specific parameters go here

pfleft =(3*cols/8)+0.5*hs; % 2*cols/7

pfbot = 1.5*hs;

pfwid =(3*cols/8)-hs; % 3*cols/7

pfht = bot-2.5*hs;

hdl.ParamFrame = uicontrol(Std, ...

   'Parent', EdgeDemoFig, ...

   'Style', 'frame', ...

   'Units', 'pixels', ...

   'Position', [ pfleft pfbot pfwid pfht ], ...

   'BackgroundColor', bgcolor);

%====================================

% Controls for Sobel/Prewitt/Roberts edge detectors:

% Text label for Threshold Controls

labelleft = pfleft+ifs;

labelwid = pfwid/2-hs;

labelbot = pfbot+2*pfht/3;

hdl.sprThLbl = uicontrol(Std,...

   'Parent', EdgeDemoFig, ...

   'Style','text', ...

   'Units','pixels', ...

   'Position',[labelleft labelbot labelwid 18], ...

   'Horiz','left', ...

   'String','Threshold:', ...

   'BackgroundColor',bgcolor, ...

   'ForegroundColor',fgcolor);

hdl.Threshold = 0;             % Initial value

raleft = pfleft + pfwid/2 - hs/2;

rabot = pfbot+2*pfht/3+hs/6;

rawid = pfwid/2;

raht = ipht;

hdl.RadioAutomatic=uicontrol(Std, ...

   'Parent', EdgeDemoFig, ...

   'Style','radiobutton', ...

   'Units','pixels', ...

   'Position',[raleft rabot rawid raht], ...

   'String','Automatic', ...

   'value',1,'Userdata',1, ...

   'Callback','edgedemo(''Radio'',''auto'')');

rmleft = pfleft + pfwid/2 - hs/2;

rmbot = pfbot+pfht/3+hs/3;

rmwid = hs*1.5;

rmht = ipht;

hdl.RadioManual=uicontrol(Std, ...

   'Parent', EdgeDemoFig, ...

   'Style','radiobutton', ...

   'Units','pixels', ...

   'Position',[rmleft rmbot rmwid rmht], ...

   'String','', ...

   'value',0,'Userdata',0, ...

   'Callback','edgedemo(''Radio'',''manual'')');

thleft = rmleft+rmwid;

thwid = rawid-rmwid;

thbot = rmbot;

thht = rmht;

hdl.ThreshCtrl = uicontrol(Std, ...

   'Parent', EdgeDemoFig, ...

   'Enable', 'off', ...

   'Style','edit', ...

   'Units','pixels', ...

   'Position',[thleft thbot thwid thht], ...

   'Horiz','right', ...

   'Background','white', ...

   'Foreground','black', ...

   'String','0',...

   'callback','edgedemo(''UpdateSprThresh'')');

% The Directionality Popup menu : dp-> Direction Popup

dpwid = pfwid/2;

dpht = ipht;

dpleft = pfleft + pfwid/2 - hs/2;

dpbot = pfbot+.4*hs;

hdl.sprDirPop=uicontrol(Std, ...

   'Parent', EdgeDemoFig, ...

   'Style','popupmenu', ...

   'Units','pixels', ...

   'Position',[dpleft dpbot dpwid dpht], ...

   'Enable','on', ...

   'String','Both|Horizontal|Vertical', ...

   'Tag','DirectionPop',...

   'Callback','edgedemo(''UpdateDirectionality'')');

% Text label for Directionality Popup

labelleft = pfleft+ifs;

labelwid = pfwid/2-hs;     %5*hs/4

labelbot = dpbot;

hdl.sprDirLbl = uicontrol( Std, ...

   'Parent', EdgeDemoFig, ...

   'Style','text', ...

   'Units','pixels', ...

   'Position',[labelleft labelbot labelwid 18], ...

   'Horiz','left', ...

   'Background',bgcolor, ...

   'Foreground',fgcolor, ...

   'String','Direction:');

hdl.Directionality = 'both';

hdl.logSigmaCtrl=uicontrol(Std, ...

   'Parent', EdgeDemoFig, ...

   'Style','edit', ...

   'Units','pixels', ...

   'Position',[dpleft dpbot dpwid dpht], ...

   'Horiz','right', ...

   'Background','white', ...

   'Foreground','black', ...

   'String','2', ...

   'Tag','DirectionPop',...

   'Visible', 'off', ...

   'Callback','edgedemo(''UpdateLOGSigma'')');

% Text label for Sigma edit box

hdl.logSigmaLbl = uicontrol( Std, ...

   'Parent', EdgeDemoFig, ...

   'Style','text', ...

   'Units','pixels', ...

   'Position',[labelleft labelbot labelwid 18], ...

   'Horiz','left', ...

   'Background',bgcolor, ...

   'Foreground',fgcolor, ...

   'Visible', 'off', ...

   'String','Sigma:');

hdl.LogSigma = 2;

%====================================

% Status bar

colr = get(EdgeDemoFig,'Color');

hdl.Status = uicontrol( Std, ...

   'Parent', EdgeDemoFig, ...

   'Style','text', ...

   'Units','pixels', ...

   'Background', colr, ...

   'Foreground', [.8 0 0], ...

   'Position',[pfleft 2 pfwid 18], ...

   'Horiz','center', ...

   'Tag', 'Status', ...

   'String','Initializing Edge Detection Demo...');

%================================

% The Button frame - Apply, Info, and Close buttons go here

bfleft = (3*cols/4)+.5*hs; % 5*cols/7

bfbot = hs;

bfwid = (cols/4)-1.5*hs; % 2*cols/7

bfht = bot-2*hs;

hdl.ButtonFrame = uicontrol(Std, ...

   'Parent', EdgeDemoFig, ...

   'Style', 'frame', ...

   'Units', 'pixels', ...

   'Position', [ bfleft bfbot bfwid bfht ], ...

   'BackgroundColor', bgcolor);

%====================================

% The APPLY button

btnwid = bfwid - 2*ifs;

btnht =  (bfht-4*ifs)/3;     % 21

btnleft = bfleft + ifs;

btnbot = bfbot + bfht - ifs - btnht;

hdl.Apply=uicontrol(Std, ...

   'Parent', EdgeDemoFig, ...

   'Style','pushbutton', ...

   'Units','pixels', ...

   'Position',[btnleft btnbot btnwid btnht], ...

   'Enable','off', ...

   'String','Apply', ...

   'Callback','edgedemo(''ComputeEdgeMap'')');

%====================================

% The INFO button

btnbot = bfbot + bfht - 2*ifs - 2*btnht;

hdl.Help=uicontrol(Std, ...

   'Parent', EdgeDemoFig, ...

   'Style','pushbutton', ...

   'Units','pixels', ...

   'Position',[btnleft btnbot btnwid btnht], ...

   'Enable','off', ...

   'String','Info', ...

   'Callback','helpwin edgedemo');

%====================================

% The CLOSE button

btnbot = bfbot + ifs;

hdl.Close=uicontrol(Std, ...

   'Parent', EdgeDemoFig, ...

   'Style','pushbutton', ...

   'Units','pixels', ...

   'Position',[btnleft btnbot btnwid btnht], ...

   'Enable','off', ...

   'String','Close', ...

   'Callback','close(gcbf)');

set(EdgeDemoFig, 'Userdata', hdl, 'Visible', 'on');

drawnow

LoadNewImage(EdgeDemoFig);

drawnow

set(EdgeDemoFig, 'HandleVisibility', 'Callback');

set([hdl.Apply hdl.Help hdl.Close] , 'Enable', 'on');

return

%%%

%%%  Sub-Function - ComputeEdgeMap

%%%

function ComputeEdgeMap(DemoFig)

if nargin<1

   callb = 1;    % We're in a callback

   DemoFig = gcbf;

else

   callb = 0;    % We're in the initialization

end

三、参考运行图

基于k-means算法的手势识别matlab实现 本文中,我们选择了UCI机器学习库中的手势识别数据集,该数据集包含5个手势动作和1100个样本,每个样本由64个特征向量组成。接着,我们使用matlab的PCA函数对数据进行降维,将64维的特征向量降为2维以便于可视化展示。k-means算法是一种经典的无监督聚类算法,它将数据集分成k个类别。k-means算法的核心思想是迭代更新每个数据点所属的类别,以使得数据点到所属类别的质心距离最小。本文将介绍如何使用matlab实现基于k-means算法的手势识别,并提供相应的源代码。k-means聚类算法。 阅读详情

相关推荐

基于 Matlab K-Means 算法的手势识别

在训练集上,我们使用 K-Means 算法对图像进行聚类处理,并计算每个手势在每个簇中所占的比例。我们使用了一个公开的手势数据集,包含5种手势(数字1-5)和一个空手势(手势静止)。具体地,我们计算待分类的手势图像向量与每个聚类中心的距离,并选择距离最近的那个聚类中心所在的簇。如果该簇对应的手势为数字1,则将待分类的手势归为数字1,以此类推。对于新的手势图像,我们使用已经训练好的 K-Means 聚类模型将其分配到某一个簇。K-Means 算法是一种常用的聚类算法,它可以将样本划分为K个簇。

NoerrorCode的博客 287

python---KNN可视化、dense--sift以及简单的手势识别

KNN算法及可视化  KNN,即K近邻法(k-nearst neighbors),这种算法把要分类的对象(例如一个特征向量)与训练集中已知类标记的所有对象进行比较,并由k近邻(所谓的k最近邻,就是指最接近的k个邻居(数据),即每个样本都可以由它的K个邻居来表达)对指派到哪个类进行投票。这种方法通常分类效果较好,但是也有很多弊端,与k-means聚类算法一样,需要预先设定k值,k值的选择会影响分类的...

qq_39295665的博客 1733

【图像识别】基于k-means聚类实现手势识别matlab代码

1 简介 k-means算法是一种聚类算法,所谓聚类,即根据相似性原则,将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇,将具有较高相异度的数据对象划分至不同的类簇。聚类与分类最大的区别在于,聚类过程为无监督过程,即待处理数据对象没有任何先验知识,而分类过程为有监督过程,即存在有先验知识的训练数据集。k-means算法中的 k代表类簇的个数,means代表类簇内数据对象的均值(这种均值是一种对类簇中心的描述),因此 k-means 算法又称为 k-均值算法。k-means 算法是一种基于划分的聚类算法,以距离作为

qq_59747472的博客 885

机器学习——K-means(聚类)与人脸识别

本篇博客主要介绍K-means(聚类)算法,包括算法原理、流程、分析,利用经典K-means实现简单聚类及可视化,并利用K-means及其优化实现人脸识别及其可视化(内附数据集与matlab代码)

转载请标明出处,完整项目/代码详见github:https://github.com/yiru1225 7712

路标识别与提取(采用聚类方法)(C-means)(K-means)

路标识别与提取(采用聚类方法)(C-means)(K-means)能对路边进行有效识别和提取,采用MATLAB 语言编写。

win11本地部署openclaw实操第5集-X11图形化界面搭建,让WSL2“看见”世界

本文介绍了在WSL2中实现图形界面(GUI)的方法。由于WSL2默认没有图形界面,需要使用X11服务器作为"翻译显示器",将Linux程序的图形指令渲染到Windows窗口中。推荐使用VcXsrv作为X11服务器,详细说明了其安装和配置步骤,包括选择"One large window"显示模式、禁用访问控制等关键设置。随后在Ubuntu中安装轻量级xfce4桌面环境,并通过设置DISPLAY环境变量将图形输出指向VcXsrv。最终通过startxfce4命令成功在Vc

weixin_44626085的博客 812

基于Matlab k-means聚类手势识别【源码 GUI】

-------------------------将各个形状以hand1为mean旋转------------------------%-------------------------计算each Shape Size-------------------------%------------------------将Size归一化--------------------------------%%% 根据形状大小的函数满足S(ax)=aS(x),每个坐标都除以对应Size的值。

2401_84149290的博客 1157

西门子PLC1200与CB1241模块的Modbus RTU从站配置全流程(附串口调试技巧)

本文详细介绍了西门子S7-1200 PLC与CB1241通信模块实现Modbus RTU从站配置的全流程,包括硬件接线规范、TIA Portal工程组态、通信指令编程及串口调试技巧。通过实战案例和常见错误处理方案,帮助工程师快速搭建稳定的工业通信系统,提升自动化设备的互联互通能力。

weixin_29165725的博客 329

【图像聚类】基于matlab GUI K-means算法图像聚类【含Matlab源码 1787期】

K-means算法图像聚类 完整代码,直接运行,适合小白!可提供运行操作视频!

订阅付费专栏Matlab(奶茶价版),可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份; 4312

从实验室到生产线:Qwen3-Omni后训练技术在实际业务中的落地挑战

本文探讨了Qwen3-Omni后训练技术在实际业务中的落地挑战,重点分析了多模态AI在工业应用中的关键问题与解决方案。通过金融风控、跨境电商等场景案例,揭示了通用模型与垂直需求的矛盾,并提供了知识蒸馏、语音合成优化等实战经验,助力企业实现技术到业务的转化。

weixin_29035147的博客 269

ESXI 7 :创建统信V20_1050d服务器系统虚拟机

记录一下在 X86 架构创建统信V20_1050d 虚拟机遇到的问题。已遇到的问题有①:常规服务器环境下网络连接失败重点:按照桌面版本,有问题处理简单。

guyuelin123的博客 1969

【图像聚类】K-means算法图像聚类【含GUI Matlab源码 1787期】

K-means算法图像聚类 完整的代码,方可运行;可提供运行操作视频!适合小白!

订阅付费专栏Matlab(奶茶价版)或下载付费资源,可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份; 1000

Xilinx高级调试方法--远程调试

本文主要介绍Xilinx的一些高级调试方法,以及如何使用Xilinx的相关IP。

斌赋的博客 3311

【图像聚类】K-means算法图像聚类【含 GUI Matlab源码 1787期】

K-means算法图像聚类 完整代码,直接运行,适合小白!可提供运行操作视频!

Matlab912100926的博客 993

Claude Code 100个真实案例 - 用AI搭建LangChain多工具Agent(自主搜索+查询)

本案例展示如何使用 Claude Code 搭建一个 LangChain 多工具 Agent 系统。Agent 能够自主决定调用搜索引擎、数据库查询、天气查询、计算器等工具,像人类助手一样拆解问题并逐步解决。

yueyeguzhuo的专栏 560

沁恒CH32V30X学习笔记02--GPIO的使用教程及2次封装驱动

刚复位后,GPIO 口运行在初始状态,这时大多数 IO 口都是运行在状态所有的 GPIO 口都可以被配置外部中断输入通道,但一个外部中断输入通道最多只能映射到一个GPIO 引脚上,且外部中断通道的序号必须和 GPIO 端口的位号一致,,两方都是一对一的关系。复用功能。

Car12 707

MATLAB实战:基于K-means聚类的图像分割系统构建与源码解析

图像分割是计算机视觉中的一项基础任务,旨在将图像划分为具有相似属性的区域,为后续的目标识别、场景理解等高级任务提供支撑。其核心原理在于对像素进行有效的分类或聚类。在众多技术中,无监督学习方法因其无需标注数据的优势,在工程实践中备受青睐。K-means聚类算法作为其中的经典代表,通过迭代优化将数据点划分为指定数量的簇,在图像处理中常被用于将颜色相近的像素归为一类,从而实现初步分割,其技术价值在于原理直观、实现便捷,能快速验证分割思路。该技术广泛应用于医学影像分析、自动驾驶感知、工业质检等场景。本文聚焦于在MA

339

【制作100个unity实战之2】实现一款简单的FPS游戏

你将学到: fps武器脚本 基础瞄准功能 僵尸敌人AI 巡逻范围 攻击间 搜寻半径 追击 枪声吸引周围的僵尸 击中僵直效果

向宇的博客,专注php/web全栈 unity游戏开发,欢迎大家评论纠错 3553

【停车位检测】K-means算法停车位检测【含Matlab源码 2068期】

K-means算法停车位检测 完整的代码,方可运行;可提供运行操作视频!适合小白!

订阅付费专栏Matlab(奶茶价版)或下载付费资源,可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份; 1009

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件,这是C++版本的破解文件

基于Matlab Kmeans聚类算法的图像分割系统实现与优化

图像分割是计算机视觉中的基础技术,旨在将图像划分为具有相似属性的区域,为后续的目标识别、场景理解等高级任务提供支撑。其核心原理是通过分析像素的颜色、纹理等特征,将图像中的不同物体或区域分离出来。K-means聚类作为一种经典的无监督学习算法,因其原理直观、实现简单、计算高效,常被用于图像分割任务,尤其在颜色特征聚类方面展现出实用价值。在工程实践中,通过Matlab强大的矩阵运算和可视化能力,可以快速构建K-means图像分割系统,实现从像素特征提取、聚类分析到结果可视化的完整流程。针对复杂图像,可通过特征工

anjichan4261的博客 553

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

【疾病识别】SVM农作物叶子虫害识别与分类【含GUI Matlab源码 1322期】

SVM农作物叶子虫害识别与分类 完整的代码,方可运行;可提供运行操作视频!适合小白!

订阅付费专栏Matlab(奶茶价版)或下载付费资源,可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份; 920

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

【雷达信号分选】基于matlab GUI聚类分析算法研雷达信号分选【含Matlab源码 9966期】

聚类分析算法研雷达信号分选 完整代码,包运行;可提供运行操作视频!适合小白!

订阅付费专栏Matlab(奶茶价版),可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份; 1015

【雷达信号分选】聚类分析算法研雷达信号分选【含GUI Matlab源码 9966期】

聚类分析算法研雷达信号分选 完整代码,包运行;可提供运行操作视频!适合小白!

订阅付费专栏Matlab(奶茶价版)或下载付费资源,可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份; 1123
上一篇: Matlab k-means聚类手势识别
下一篇: MATLAB的战术手势识别
GPT_code
博客等级 码龄3年 3543粉丝 338原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值