手势类Gesture大汇总

手势识别与监听
本文介绍Android平台上的手势识别原理及监听机制,包括GestureDetector及其监听器类,如OnDoubleTapListener、OnGestureListener等,并解释了如何使用GestureOverlayView进行手势绘制及GestureLibrary存储手势。
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手势类的监测,以及与手势监测相关的监听器类:GestureDetector

  • GestureDetector.OnContextClickListener: The listener that is used to notify when a context click occurs.
  • GestureDetector.OnDoubleTapListener: The listener that is used to notify when a double-tap or a confirmed single-tap occur.
  • GestureDetector.OnGestureListener 监听器类,负责对用户的手势行为提供响应 The listener that is used to notify when gestures occur.
  • GestureDetector.SimpleOnGestureListener :A convenience class to extend when you only want to listen for a subset of all the gestures.

除了监测Android自带的手势之外,还允许开发者将用户手势添加到指定文件中。当用户下次再次画出该手势时,系统将可识别该手势。
GestureOverlayView,手势编辑组件,用户再组件上绘制手势。
GestureOverlayView有三个监听器接口:

*      GestureOverlayView.OnGestureListener
*      GestureOverlayView.OnGesturePerformedListener
*      GestureOverlayView.OnGesturingListener

GestureLibrary手势库,GestureLibraries用来创建手势库。

GestureStroke: A gesture stroke started on a touch down and ended on a touch up. A stroke consists of a sequence of timed points. One or multiple strokes form a gesture.一划,严格的定义就是一系列有时间先后的点。

Gesture.Prediction对象有两个属性,name属性代表了匹配的手势名,score属性代表了手势的相似度。

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### 手势识别数据集汇总 手势识别是一项复杂的任务,其性能高度依赖于高质量的数据集。以下是几个常见手势识别数据集及其下载方式: #### 1. Paddle Gesture Recognition Dataset 这是一个专门为Paddle框架设计的手势识别数据集,包含0到9的手势图片,每个约有200多张彩色图片,分辨率统一为100x100像素。整个数据集总计超过2000张图片[^1]。 - **项目地址**: [https://gitcode.com/open-source-toolkit/86918](https://gitcode.com/open-source-toolkit/86918) #### 2. YOLOv5 Gesture Recognition Dataset 此数据集适用于YOLOv5模型训练,涵盖了0至9的十种手势,总共有1900张图片。每手势约有200张图片,所有图片均在单色背景下拍摄并采用YOLO标记格式进行了标注[^2]。 - **项目地址**: [https://gitcode.com/open-source-toolkit/2c695](https://gitcode.com/open-source-toolkit/2c695) #### 3. HaGRID Hand Gesture Recognition Dataset HaGRID 是一个规模的手势识别数据集,广泛应用于多种手势识别任务。它不仅提供了丰富的手势样本,还附带详细的使用说明和训练代码[^4]。 - **更多信息**: 参见 [手势识别1:HaGRID手势识别数据集使用说明和下载](链接未提供,请查阅相关文档获取具体地址)[^4] #### 4. 自建静态手势数据集 通过OpenCV软件库调用电脑内置摄像头采集而成的一个自定义数据集,预设了10种静态手势(代表数字0到9),这些手势在生活中非常普遍,非常适合实际应用中的手势识别系统开发[^5]。 - **特点**: 生活化、实用性强;需自行构建环境完成进一步处理与扩展[^5]. ```python import cv2 # 示例代码展示如何使用 OpenCV 进行简单的视频捕获功能演示 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 显示画面 cv2.imshow('Gesture Capture',frame) key=cv2.waitKey(1)&0xFF if key==ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 以上列举了几款主流且易于获取的手势识别数据集资源供参考选用。不同型的数据库各有侧重领域以及技术特性,在选择时应考虑具体的业务需求和技术条件来决定最适合自己的那套方案。
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