8 ② RecognizedGesture 本例识别不了 待解决

本文介绍了一个基于Android平台的手势识别应用程序。该应用通过加载预先创建的手势库,实现了对手势的实时识别,并能够将识别结果以对话框的形式展示出来。文章详细展示了如何使用GestureOverlayView进行手势输入,以及如何通过GestureLibrary进行手势匹配。

------------------------main.java------------------

package com.example.resultgesture;


import java.util.ArrayList;


import android.app.AlertDialog;
import android.gesture.Gesture;
import android.gesture.GestureLibraries;
import android.gesture.GestureLibrary;
import android.gesture.GestureOverlayView;
import android.gesture.GestureOverlayView.OnGesturePerformedListener;
import android.gesture.Prediction;
import android.os.Bundle;
import android.support.v7.app.ActionBarActivity;
import android.widget.ArrayAdapter;
import android.widget.Toast;


public class MainActivity extends ActionBarActivity {


// 定义手势编辑组件
GestureOverlayView gestureView;
// 记录手机上已有的手势库
GestureLibrary gestureLibrary;
@Override
public void onCreate(Bundle savedInstanceState)
{
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_main);
// 读取上一个程序所创建的手势库
gestureLibrary = GestureLibraries
.fromFile("/sdcard/mygestures");
if (gestureLibrary.load())
{
Toast.makeText(MainActivity.this,"手势文件装载成功!" ,
8000).show();
}
else
{
Toast.makeText(MainActivity.this,"手势文件装载失败!" ,
8000).show();
}
// 获取手势编辑组件
gestureView = (GestureOverlayView) findViewById(R.id.gesture);
// 为手势编辑组件绑定事件监听器
gestureView.addOnGesturePerformedListener(
new OnGesturePerformedListener()
{
@Override
public void onGesturePerformed(GestureOverlayView overlay,
Gesture gesture)
{
// 识别用户刚刚所绘制的手势
ArrayList<Prediction> predictions = gestureLibrary
.recognize(gesture);
ArrayList<String> result = new ArrayList<String>();
//遍历所有找到的Prediction对象
for (Prediction pred : predictions)
{
// 只有相似度大于2.0的手势才会被输出
if (pred.score > 2.0)
{
result.add("与手势【" + pred.name + "】相似度为"
+ pred.score);
}
}
if (result.size() > 0)
{
ArrayAdapter adapter = new ArrayAdapter(
MainActivity.this,
android.R.layout.simple_dropdown_item_1line, result
.toArray());
// 使用一个带List的对话框来显示所有匹配的手势
new AlertDialog.Builder(MainActivity.this)
.setAdapter(adapter, null)
.setPositiveButton("确定", null).show();
}
else
{
Toast.makeText(MainActivity.this,"无法找到能匹配的手势!" ,
8000).show();
}
}
});
}
}

。。。。。。main.xml。。。。。。。。。。。。。。

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout
xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
android:orientation="vertical"
android:layout_width="fill_parent"
android:layout_height="fill_parent">
<!-- 使用手势编辑组件 -->
<android.gesture.GestureOverlayView
android:id="@+id/gesture"
android:layout_width="fill_parent"
android:layout_height="fill_parent"
android:gestureStrokeType="multiple" />
</LinearLayout>

。。。。。。。。。。。。。/res/layout/result.xml。。。。。。。。。。。。。。。。。


<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout
xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
android:orientation="vertical"
android:layout_width="fill_parent"
android:layout_height="fill_parent">
<ListView 
android:id="@+id/show"
android:layout_width="fill_parent"
android:layout_height="fill_parent"
/>
</LinearLayout>

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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