基于肤色与几何特征处理的手部检测与跟踪

最新推荐文章于 2023-12-11 10:19:01 发布
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分类专栏： 手势研究
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本次分享包括实验的具体效果展示及完整的实验代码，通过代码实现和视频演示，详细介绍了实验的全过程，便于读者理解和复现。

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

实时手势识别：摄像头数据采集与处理_（6）.手势识别算法介绍
zhubeibei168的博客
04-01 862
手势识别算法包括手势检测、手势跟踪和手势分类三个主要步骤。手势检测可以通过基于颜色或基于形状的方法实现，手势跟踪可以通过历史帧对比或光流法实现，而手势分类则可以通过传统的机器学习方法（如SVM）或深度学习方法（如CNN）实现。每种方法都有其优缺点，实际应用中可以根据具体需求选择合适的方法。手势识别技术在人机交互、虚拟现实、增强现实等领域有广泛的应用，通过不断优化算法和增加训练数据，可以提高手势识别的准确性和鲁棒性。未来的研究方向可能包括更复杂的手势识别、多手势识别以及在不同环境下的适应性。
肤色识别python程序
08-15
肤色识别python程序，可以根据图片识别肤色并采集出来
深度学习手势检测与识别算法 - opencv python 计算机竞赛
Mr.D学长
11-30 2008
🔥 优质竞赛项目系列，今天要分享的是🚩深度学习图像识别手势检测识别系统该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分🧿🧿。
毕设项目分享 基于机器视觉opencv的手势检测 手势识别 算法 - 深度学习 卷积神经网络 opencv python
kooerr的博客
12-11 2838
今天学长向大家介绍一个机器视觉项目基于机器视觉opencv的手势检测 手势识别 算法🧿。
手指和手势识别算法原理和解析
zpeien
03-30 9064
1、问题陈述 我们将从视频序列中识别手势。为了从实时视频序列中识别这些手势，我们首先需要单独取出手部区域，以去除视频序列中所有不需要的部分。在分割手部区域之后，我们对视频序列中显示的手指进行计数，以基于手指计数来指示机器人。因此，可以使用2个简单的步骤解决整个问题 １．从视频序列中找到并分割手部区域。 ２．从视频序列中分割的手区域计算手指的数量。 2、分割手区域 手势识别的第一步显然是通过消除视频序列中所有其他不需要的部分来找到手部区域。起初这似乎令人恐惧。但是不用担心。使......
手部关键点检测2：YOLOv5实现手部检测(含训练代码和数据集)
热门推荐
AI吃大瓜的博客
10-12 1万+
项目基于开源YOLOv5项目，实现一个高精度的手部检测算法目前，基于YOLOv5s的手部检测。手掌检测，手部检测，手检测，手势检测
基于肤色以及几何处理的手势检测
07-08
【基于肤色以及几何处理的手势检测】是一种计算机视觉技术，主要应用于人机交互领域，它通过分析摄像头捕获的图像来识别和理解人类的手势。这项技术的核心是结合了肤色模型和几何特征来准确地定位和跟踪手指及手势。...
MATLAB图像处理开发：实现手部跟踪检测技术
本文提供的未分类标签表明，当前文件未明确划分到某一具体的Matlab应用领域，但依据标题和描述，可以确定其关注的核心是利用Matlab进行图像处理，并特别集中于手部检测与跟踪技术的应用开发。 压缩包子文件中的...
【手势识别】基于matlab GUI肤色手势识别（带面板）【含Matlab源码 1650期】.md
最新发布
10-15
常见的手势分割方法包括基于运动信息的检测分割（如光流法和差分法）、基于视觉特征的检测分割以及基于多模式融合的检测分割。例如，光流法可以实时跟踪手势，而差分法在静态背景下对手势分割效果较好。 肤色分割是...
虚拟现实技术：自然交互、面部表情与眼动跟踪
人脸检测方法可分为基于特征和基于图像两类，前者利用人脸的肤色和几何结构，后者则视为一般模式识别问题。 眼动跟踪技术弥补了仅依赖头部跟踪的不足，使得在不移动头部的情况下，用户可以通过视线移动来观察虚拟...
通过肤色检测手opencv
03-03
基于opencv通过肤色检测手，并通过模糊膨胀选取手的范围
opencv+qt 摄像头手部检测识别（剪刀石头布）
12-02
opencv+qt 摄像头手部检测识别（剪刀石头布） http://www.cnblogs.com/hebaichuanyeah/p/5014519.html
手的检测代码
03-15
手的检测 python opencv ，根据肤色检测的方法， 在HSV空间内， 划定范围，再进行腐蚀膨胀操作，去噪等
基于openCV的手势检测与识别代码，其中使用了基于颜色的分割算法，如果结合运动检测和减背景方法，算法将会更加稳健。.rar
10-24
基于openCV的手势检测与识别代码，其中使用了基于颜色的分割算法，如果结合运动检测和减背景方法，算法将会更加稳健。.rar
基于YOLO的手部检测实现（课程设计）
04-27
包括： 1. 训练和测试代码 2. 训练和测试数据集 3. 测试视频和测试结果视频
手部姿态检测（按帧）
gm_Ergou的博客
07-02 1158
目的：识别手部在脸上的动作，比如：涂眼霜、涂水乳、敷面膜、没动作 方法1：svm 数据集：20-30人，3w+张图片 准确度：0.85（opencv的手部特征检测器不准） 训练技巧： 1.分别选取稳定的几个点代表整个手部，脸部也是如此 2.坏帧清洗，自动剔除没有检测到手或者图片模糊导致检测不准的帧 3.数据做归一化处理 特征： 1.计算手部中心点和脸部中心点的欧氏距离 2.计算指尖中心点到内眼角的欧氏距离 3.计算指尖与眼睛的y轴距离 4.计算手部和脸部所有关键点向量的欧式距离 5.计算手部和
基于简单的肤色以及凸多边形检测的手势检测
LYKymy的博客
07-10 521
实现原理 本程序主要实现一个简单的手势检测，其是基于Python开发的。其主要利用常规的肤色模型来实现手部的定位，这种方式往往会检测出视频中出现的脸部。对于移动的手部，我们首先利用腐蚀与膨胀操作来对图像进行操作，然后利用凸多边形检测以及凸残缺检测来实现手指尖的检测以及统计。 演示视频 https://www.bilibili.com/video/av58613090 实现代码 https...
Hands Deep in Deep Learning for Hand Pose Estimation
MisTime的博客
03-12 862
摘要： 我们介绍和评估了卷积神经网络的几种架构，以预测给定深度图的手的3D关节位置。我们首先表明，可以很容易地引入3D姿势的先验，并显着提高预测的准确性和可靠性。我们还展示了如何有效地使用上下文来处理手指之间的歧义。这两个贡献使我们能够明显优于几个具有挑战性的基准状态，包括准确度和计算时间。代码可以在https://github.com/moberweger/deep-prior/找到 1...
毕业设计之 --- 基于机器视觉的手势检测和识别算法
HUXINY的博客
01-29 1万+
文章目录0 前言1 实现效果2 技术原理2.1 手部检测2.1.1 基于肤色空间的手势检测方法2.1.2 基于运动的手势检测方法2.1.3 基于边缘的手势检测方法2.1.4 基于模板的手势检测方法2.1.5 基于机器学习的手势检测方法3 手部识别3.1 SSD网络3.2 数据集3.3 最终改进的网络结构4 最后 0 前言 今天学长向大家介绍一个关于深度学习在图像识别领域应用的又一个课题，基于深度学习的手势检测与识别算法，该课题十分适合用于毕业设计哦～ 计算机相关毕设(论文)需要帮助的同学及时联系学
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