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
2023-06-21 09:59:23
21KB
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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。
2023-05-08 22:47:21
48.03MB
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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
2023-04-18 14:26:15
111.47MB
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使用CNN进行手语检测：使用人的手势和使用CNN-Keras-tensorflow的手势控制计算器识别ASL字母和数字
2023-04-07 19:13:38
24.86MB
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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
2023-03-25 23:26:14
194KB
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触摸手势 Fingers - Touch Gestures 2.2.3for Unity ;支持Unity5.6.5及以上版本。
2023-03-25 13:51:23
3.51MB
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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
2023-03-24 16:59:02
167.11MB
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本次智能灯设计主要以STM32F103系列单片机作为主控芯片，实现功能有：通过智能灯的显示屏显示菜单；通过按键对菜单界面进行操控，以显示不同的信息；根据光敏电阻的反馈信息来自动调节灯光的亮度；使用手机或者手势对智能灯进行操控，使得智能灯更加人性化、智能化。
可以通过智能灯的显示屏获得环境的光强信息，来提醒使用者健康用眼。并且使其可以根据当前环境下的光强来自动调节亮度。
在不易触碰调节按钮的情况下，可以选择使用手机或者手势对智能灯进行操控。此番设计下，使得智能灯更加人性化、智能化。
使用手机通过AT指令与ESP8266进行通信，可控制灯的亮灭、颜色，亮暗；通过PAJ7620手势识别模块控制光强的增加与减小、改变光的颜色和光的亮灭；通过按键可控制触摸屏显示内容，分别可显示当前操作模式的具体内容。从而模拟出使用智能灯的场景。
ESP8266接在STM32的WiFi模块接口上。通过AT指令与ESP8266进行通信，可控制灯的亮灭、颜色，亮暗；PAJ7620手势识别模块 接在STM32引出IO口上，可以控制光强的增加与减小、改变光的颜色和光的亮灭；3.5寸彩屏接在LCD触摸屏接口上，通过按键可控
2023-03-12 22:15:45
5.89MB
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