Myo_gestureArmBand_experiments
通过实施scikit-learn机器学习模型，使用Myo Armband进行自定义手势识别。
该项目正在使用Niklas Rosenstein在提供的Myo SDK的Python绑定。 给他的仓库一个星星。
一旦按照Niklas的指示安装了绑定，请尝试看看是否可以运行他的示例python脚本之一（在./examples/目录中）。
如果Niklas的示例不起作用，则说明绑定本身做错了什么。 您必须首先弄清楚。
如果成功，那么可以尝试运行我在此处编写的newRunScript.py脚本。
如果Niklas的示例正常工作，而我
2021-02-19 20:53:41
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手脸近距遮挡属于深度传感器应用中具有代表性的难点问题，针对该问题提出了一种综合利用颜色与深度信息的手势识别方法。采用核模糊C-均值聚类，对手脸遮挡图像进行粗分割和灰度增强，实现手脸分离。引入初始化水平集函数，解决聚类方法导致的手势区域像元缺失问题。利用基于深度信息的梯度方向直方图(HOG) 特征对手势进行分类识别。通过采集不同人体手脸近距遮挡情形下的多种手势图像建立了样本数据库，进行了对比实验，实验结果验证了该方法的可行性和有效性。本文方法能有效分离近距遮挡的手和脸，提取得到相对完整的手势信息，深度HOG特征能够对手势空间信息进行精确描述，具有比传统形状特征更准确的识别效果。
2021-02-07 16:04:02
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介绍一款便携式智能化手语实时翻译系统。利用Flex2.2弯曲传感器、MPU-6050六轴传感器采集手势特征信息，传送至STM32微处理器，经算法处理，判断当前的手语信息，并通过语音合成模块和OLED显示屏对手语信息进行实时的语音翻译和文本显示。手语信息经蓝牙传输至用户智能手机，APP可将其编辑为短信息。采用人性化、个性化的手套外观设计，具有处理速度快、识别率高、适应能力强、操作简单等特点，应用前景广阔。
2021-01-29 11:13:35
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基于opencv的手势识别，可以在一个窗口上显示手势和识别到底是哪个手势。
用C语言实现的。 基于opencv的手势识别，可以在一个窗口上显示手势和识别到底是哪个手势。
用C语言实现的。
2021-01-28 16:04:37
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APDS9930-C51程序只有对该模块基本初始化，调用的代码，没有其他的花里胡哨，主程序十分简洁。只有最有用的，没有多余的，方便阅读。
2020-04-06 10:49:39
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开发基于STM32F103RCT6,是一款集成 ALS、红外LED和接近检测器的光学模块和环境亮度感测的环境亮度传感器.很多注释,方便大家查阅观看.
2020-03-11 03:09:19
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VC++和openCV实现用手势来控制鼠标的移动，左键单击，左键双击，右键单击的功能，我用的是vs2010和openCV2.3，如要在其他版本使用需要自己配置一下，代码可运行。
2020-02-13 03:07:11
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