dataset：文件夹为手势 0~9 的图片文件 train.csv 和 test.csv：手势 0~9 的 csv 文件 代码压缩包中三个文件： CNN.m：卷积神经网络代码 cnn.mat：保存的卷积神经网络 gesture_recognition.m：手势识别代码（通过修改文件路径对测试数据集中的手势图片进行识别） 该资源的使用请参考本人博客：MATLAB基于卷积神经网络的手势识别

Jumpstart your mobile device or touch screen handling today! Inspired by iOS UIKit gestures, Fingers Gestures is simple, yet powerful. Recognize complex gestures, shapes, text and more!

微信小程序AR手势识别\AR拍照录屏功能代码

0、功能展示 1、项目原理介绍 2、数据集采集脚本 3、将采集到的动作数据集利用mediapipe库检测手部关键点信息，转换成数据信息保存到本地 4、训练一个效果一般的随机森林分类器 5、使用Kreas训练一个效果好点的全连接层分类器 6、实时手部动作检测效果测试

AI手势识别控制键盘python代码，用到的是python库如下

手势识别+leapmotion+unity使用、官方文档+安装包+资源+例子 Leap Motion Core Assets 2.3.0 (May 26, 2015) LeapDeveloperKit_3.2.0+45899_win Leap-Motion-In-Unity3D-master [中文]Leap Motion官方开发文档 资源 例子 安装LeapMotion 送人玫瑰、手留余香、希望一件三联，不忘挖井人！！！

这个项目是一个基于OpenCV和TensorFlow的实时手势识别与图片特效。通过结合这两个强大的开源库，我们成功地打造了一套多功能的解决方案，旨在为用户提供沉浸式的交互体验。 首先，通过OpenCV实现了实时手势识别，使得系统能够捕捉用户手势的细微动作。这使得用户无需任何物理设备，只需简单地使用摄像头，就能够与系统进行直观、自然的交互。TensorFlow的强大深度学习功能在背后支持，确保手势识别的准确性和稳定性。不仅仅是基本的手势，系统还支持更复杂的手势序列，从而拓展了用户与系统交互的可能性。 但这仅仅是开始，项目进一步加入了图片特效的元素。通过在识别到的手势上应用图像处理技术，用户可以享受到更加有趣和独特的视觉效果。这包括但不限于实时滤镜、图像变形和特殊效果的叠加。这种创新的设计不仅提升了用户体验，也为拓展项目的创意性和趣味性提供了更多可能性。

很多应用需要在不接触实际物体的情况下，感测物体的存在或距离。这种接近感应需求催生了众多竞争性解决方案，包括光学飞行时间 (ToF) 传感器。虽然这些传感器非常，但其成本一直非常昂贵，并且实施复杂；不过近的解决方案已经显著简化了此类技术的使用。     使用接近感应的产品列表包括相机自动对焦系统、机器人和无人机、各种浴室装置，以及自动门的门禁传感器。这里只是举了几个例子，此类产品列表还在不断扩大。竞争性的接近感应技术首先是简单的红外线和超声波传感器，再逐渐发展到更复杂的传感器系统，例如使用神经网络的立体视频摄像机。     所有这些技术都存在局限性，并且可能需要人工智能来实施复杂任务，例如自

手势识别YOLOV8 NANO，训练得到模型，转换成ONNX ，OPENCV DNN调用，支持C++,PYTHON,ANDROID开发

在MATLAB2020以上平台，利用Alexnet模型训练交警手势，训练后的模型可以检测交警手势图像，准确率可达98%以上。