基于机器学习的动态体感手势识别系统_高鑫.caj

cvzone部分合辑（调试通过 包括手势识别 虚拟键盘 姿态检测等）

基于OpenCV+Python实现的手势识别项目完整源码+数据集+项目使用说明.7z 本项目需要 PyCharm 来运行 可以在创建项目的时候，创建 Python 运行环境，建议使用anaconda来配置。 带数据集，可训练模型 【基础包需要安装】 pip install numpy pip install scipy pip install python-tk 直接运行myGUI或者main即可，也可以自己修改一些参数重新训练模型。

基于pytorch的中国交通警察指挥手势识别项目源码+训练好的模型+数据集+项目操作说明.zip 识别8种中国交通警察指挥手势的Pytorch深度学习项目 带训练好的模型以及数据集 下载模型参数文件checkpoint和生成的骨架generated 放置在: ctpgr-pytorch/checkpoints ctpgr-pytorch/generated 下载交警手势数据集（必选） 交警手势数据集下载： 放置在： (用户文件夹)/PoliceGestureLong (用户文件夹)/AI_challenger_keypoint # 用户文件夹 在 Windows下是'C:\Users\(用户名)'，在Linux下是 '/home/(用户名)' 安装Pytorch和其它依赖： # Python 3.8.5 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch conda install ujson pip install visdom opencv-python imgaug

基于Tensorflow的手势识别+数据集+项目操作说明(期末大作业).zip 资源包含10种手势数据集 包含训练模型的代码和预测代码，可自己训练模型。 人工智能课程期末大作业，导师指导，项目小组已评优，可放心下载使用借鉴！

【MATLAB教程案例53】CNN卷积神经网络的MATLAB编程学习和实现，以手势识别为例进行仿真分析。博客matlab入门100例中用到的数据库。

为克服环境带来的影响，借鉴了近年来在目标检测研究中应用较多的梯度方向直方图（HOG）技术，将其用于手势识别中。这种方法使得基于视觉的手势识别对环境不再敏感，得到了较好的识别效果。

基于Tensorflow的手势识别系统源码+数据资料.zip python语言实现。基于Tensorflow的手势识别1.采集数据集 运行: get_gesture_images.py文件 可用不用运行，因为样本集已有 样本集存放的目录：train_gesture_data 2.训练模型 新建目录： gesture_recognition_model/gestureModel 和gesture_recognition_model/gestureModel_one 运行: gesture_recongnition.py文件 3.测试样本的预测 运行 pred_gesture.py文件

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。

只使用Opencv图像处理的方法完成手势识别 使用tkinter完成gui界面的制作