微信小程序手势缩放图片,移动查看组件,简单的配置直接可以使用

基于matlab GUI手势识别系统 完整代码 可以运行

Android安卓源码-多点触控&手势操作类源代码（5例，可供学习及设计参考。

手势识别8738张可识别0-10共计11种手势。0 count = 775 1 count = 682 2 count = 759 3 count = 785 4 count = 720 5 count = 926 6 count = 470 7 count = 848 8 count = 706 9 count = 1366 10 count = 752 由于文件较大放txt下载

Gesture_Recognition_Soli_Radar_Data 论文实施：与Soli交互：探索射频频谱中的细粒度动态手势识别 GitHub链接： : 请仔细阅读存储库中提供的论文以获取详细说明。 数据来源： :

谷歌浏览器鼠标手势插件

mediapipe 0.84 包，近500M 包含 相关的numpy等，不用在编译了，直接用已经编译好的包安装。 手势识别

这是Android实时手势动作识别APP Demo，原文链接：https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/126994546 ， 考虑到原始YOLOv5的模型计算量比较大，鄙人在YOLOv5s基础上，开发了一个非常轻量级的的手势识别模型yolov5s05。从效果来看，Android手势识别Demo性能还是顶呱呱的，平均精度平均值mAP_0.5=0.99421，mAP_0.5:0.95=0.82706。APP在普通Android手机上可以达到实时的手势识别效果，CPU(4线程)约30ms左右，GPU约25ms左右 ，基本满足业务的性能需求

这是HaGRID手势识别数据集使用说明和下载，原文连接：https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/126725796 ， HaGRID数据集数量特别大，有716GB的大小，包含 552,992 个 FullHD (1920 × 1080) RGB 图像。 此外，如果帧中有第二只手，则某些图像具有 no_gesture 类。 这个额外的类包含 123,589 个样本。 数据分为 92% 的训练集和 8% 的 测试集，其中 509,323 幅图像用于训练，43,669 幅图像用于测试。 提供手势动作识别数据集，共18个手势类别，每个类别约含有7000张图片，总共123731张图片(12W+) 提供所有图片的json标注格式文件，即原始HaGRID数据集的标注格式 提供所有图片的XML标注格式文件，即转换为VOC数据集的格式 提供所有手势区域的图片，每个标注框的手部区域都裁剪下来，并保存在Classification文件夹下 可用于手势目标检测模型训练 可用于手势分类识别模型训练

《基于YOLOv5的手势识别系统(含手势识别数据集+训练代码)》：https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/126750433 ， 手势识别（HGR）作为人机交互的一部分，在汽车领域、家庭自动化系统、各种视频/流媒体平台等领域具有广泛的实际应用。本篇博客，将基于YOLOv5搭建一个手势识别目标检测系统，支持one,two,ok等18种常见的通用手势动作识别，目前基于多目标检测的手势识别方法mAP_0.5=0.99569，mAP_0.5:0.95=0.87605，基本满足业务的性能需求。手势识别 动作识别 手势动作识别 手势识别数据集 yolov5