RealTime3DPoseTracker-OpenPose 使用OpenPose，Python机器学习工具包，Realsense和Kinect库进行实时3D姿势跟踪和手势识别。 安装步骤：OpenPose和PyOpenPose机器：4 GPU，GeForce GTX 1080操作系统：Ubuntu 16.04 克隆OpenPose存储库：“ git clone ” 通过以下链接从PyOpenPose检查当前集成的OpenPose版本：https://github.com/FORTH-ModelBasedTracker/PyOpenPose 通过以下方式将OpenPose版本重置为此提交：git reset --hard #version 下载并安装CMake GUI：sudo apt-get install cmake-qt-gui 安装CUDA 8：sudo apt-g

Python手势识别与追踪 内容概要： 源码包里面包括了摄像头手势识别与追踪.py， 视频手势识别与追踪.py 两个算法文件，65行代码，简单易懂，亲测成功。

Sebastien Marcel Static Hand Posture Database提供了6种手势姿势，如下图，分别代表 - A - B - C - five - point - V 图片格式为.ppm - PBM 是位图（bitmap），仅有黑与白，没有灰 - PGM 是灰度图（grayscale） - PPM 是通过RGB三种颜色显现的图像（pixmaps） 压缩包内含有两个文件夹分别是 shp_marcel_train.tar.gz：训练数据 shp_marcel_test.tar.gz：测试数据 每个文件夹内含有6个子文件夹 A：手势A B：手势B C：手势C Five：手势five Point：手势point V：手势V MiniTrieschGallery：该数据集的旧版本，可无视

一种基于opencv模式识别的手势识别，能够识别手指个数，

TensorFlow2.X结合OpenCV 实现手势识别 使用Tensorflow 构建卷积神经网络，训练手势识别模型，使用opencv DNN 模块加载模型实时手势识别 效果如下： 先显示下部分数据集图片（0到9的表示，感觉很怪） 构建模型进行训练 数据集地址 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import datasets,layers,optimizers,Sequential,metrics from tensorflow.python.framework.conv

希罗斯 介绍 hiROS（人机交互机器人操作系统）是使用ROS Melodic（机器人操作系统）构建的回购协议，而是此回购协议的主要骨干。 用于训练此仓库的自定义数据集使用可通信的身体和手势，旨在改善人机交互。 根据目前的文献，尚无用于人机交互的标准化手势集，此存储库旨在解决这一问题。 依存关系 ROS旋律 的Python 3 环境 在我们能够执行任何操作之前，请确保此存储库位于正确的环境中。 由于ROS仅使用Python2.7，因此您需要安装Python3才能运行此存储库。 否则，您可以使用安装Python3的虚拟环境 $ source py36env/bin/activate 如果您使用ROS运行此存储库，请记住在中构建并导入build和devel文件并将其合并到您的主要工作区中（即catkin_ws）。 工具 要运行此手势识别推断，请在下面使用以下命令。 运行rqt查看结果 $ r

一款基于HAAR分类的手势识别代码，作者已经打包为VS2010可直接运行的SLN了，基于OPENCV2.4.3可直接运行。注意修改你的库文件地址，默认为D:/OPENCV

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lda分类代码matlab 手势识别 用 Python 完成的手势识别项目。 使用的概念： 维度提取：PCA、LDA 分类：kNN、贝叶斯 实现：Python、NumPy、SciPy - - - - - - 重要的 - - - - - - 我不会发布用于该项目的数据集，因为它是其他人的工作。 ——免责声明—— 此来源已上传仅供参考。 背后的动机是为那些主要在 MATLAB 和 Python 中进行模式识别项目的人提供一些支持。 与 MATLAB 相比，教授在 Python 中进行项目的支持量较少。 请不要将我的代码本身用于任何事情。 学习实施方法。 我的实现可能有问题/效率低下。

Android的一款手势识别软件 可运行 有注释 简单易懂