这是基于python、opencv写的可以识别简单手势的项目源代码，可以运行，没有bug。

本文实例为大家分享了Unity实现手势识别的具体代码，供大家参考，具体内容如下 代码很简单没有难度，都有注解，随便 看一看 就会了。 CallEvent () 方法需要自己搭载使用。 Unity代码 using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; /// /// 手势识别 /// public class PlayerAnimator_ZH : MonoBehaviour { //鼠标第一次点击位置 public Vector2 _Mou

基于OpenCV 动态 手势检测识别 方法的 研究

Real-time Hand Gesture Recognition with PyTorch on EgoGesture, NvGesture and Jester

行业分类-电信-智能手表基于手臂肌肉电流信号做手势识别的方案.rar

从Kinect读取彩色图像，利用OpenCV实现0-9数字手势识别。

虚拟仿真技术的快速发展及体感设备的不断更新为沙画动画这一全新的艺术创作形式带来新的灵感。针对沙画现场作画工序复杂的问题，结合Leap Motion设备和Unity3D开发环境完成手势识别并驱动虚拟手实现虚拟沙画效果。首先，依据Leap Motion捕捉到的手势坐标及方向信息提取手部关键点；然后提出角域划分的方法并引入新的特征向量，将其与提取信息串联作为手势分类依据；最后，根据自行定义的沙画手势语义驱动虚拟手完成虚拟沙画创作。实验证明，利用Leap Motion完成近距离手势识别效果较其他方法结果更加精准，实时性较高，手势跟踪稳定，虚拟沙画绘画过程沉浸感强。

软件设计，通过Unity和leapmotion集成环境实现静态和动态手势的识别，包括静态的数字手势1-10（Unity显示数字）以及动态的平移、旋转、放大、缩小、手语“谢谢你帮我”，脚本语言C#，代码完整，可采集手指手掌坐标数据并输出为文本文档。有任何问题可私信

手势识别 使用Kinect数据进行手势识别-Chalearn Challenge 2013 大纲 该存储库包含我在塞萨利大学电气和计算机工程系攻读文凭学位期间进行的所有实验和实验 摘要本文着重于利用深度传感器来构建能够可靠地检测多个手势的分类器。 该数据库最初在Chalearn Gesture Challenge 2013中引入，包含20个手势的词汇表，并使用Kinect传感器构建，以捕获音频，视频，人体的骨骼关节和深度信息。 在本文中，我们主要利用骨骼形态来跟踪手和身体关节随时间的运动，并创建可以有效识别给定手势的模型。 这是通过创建一个姿势描述符来实现的，该姿势描述符包含骨骼矢量彼此之间形成的角度以及它们与躯干之间的距离。 通过计算这些指标，我们可以获得每个视频帧中人体姿势的虚拟地图。 分类过程利用上述特征将手势识别为身体姿势序列。 我们主要强调两个都训练隐马尔可夫模型的分类器。 最

2018的全国大学生电子设计竟赛题， FDC2214手势识别, 用的器件有STM32F407ZGT6,OLED,CH451,FDC2214, 算法有导数积分算法 协议有，iic，spi