从博客上找到的代码，包装成程序，加入了自己对程序的解读，刚入门的人看看

在手掌静脉图像采集的过程中易受手掌摆放姿势、光源条件等外界因素的影响,造成识别准确度欠佳。为了提高手掌静脉图像识别的精准度和鲁棒性,提出一种基于改进AlexNet深度卷积神经网络的手掌静脉识别方法。该方法首先通过图像分割、指根关键点定位、感兴趣区域图像提取等三个阶段对采集的手掌静脉图像进行预处理;其次,针对人体手掌静脉识别的应用场景,通过适当调整经典的AlexNet卷积神经网络的结构并对卷积层的输出进行批标准化操作,同时,将深度学习理论中的注意力机制应用到该网络中,进而优化AlexNet神经网络,使用优化后的AlexNet神经网络对预处理后的图像自动进行特征提取、分类和识别;最后,在公开的Polyu和CASIA多光谱掌纹数据集上进行大量的实验,达到的最佳识别率分别为99.93%和99.51%,实验验证了所提方法的有效性

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利用opencv检测手掌和拳头. 思路：利用训练好的palm.xml和fist.xml文件，用OpenCV的CascadeClassifier对每一帧图像检测palm和fist，之后对多帧中检测到的palm和fist进行聚类分组，满足分组条件的区域为最终检测结果。

仿生机械手臂、手掌

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本源码实现了基于摄像头检测手掌和拳头的功能。 1. 源码项目是基于VC2010，需要自行配置好OpenCV2.0以上版本环境。 2. 本源码使用了两个训练文件 palm2.xml和fist2.xml, 运行前应将此两个文件复制到D盘根目录。

基于haar特征adaboost训练的xml 文件 C++ 区域生长+边缘检测手掌分割