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.convert_to_constants import conve

手势识别检测：6中手势，带GUI界面，带评估指标曲线+模型+操作说明 手势类别分别为 five，first，loveyou，ok，one，thumbup，yearh 【备注】 主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

华为AR Engine演示 目录 介绍 HwAREngineDemo程序演示了如何使用HUAWEI AR Engine。 欲了解更多开发细节，请参考以下链接： 入门 注册。 检查Android Studio开发环境是否已准备就绪。 在Android Studio中使用文件“ build.gradle”打开示例代码项目目录。 在已经安装了最新的HUAWEI AR Engine Service的设备上运行HwAREngineDemo。 要构建此演示，请首先将演示导入Android Studio（3.x +）。 在您的Android设备上运行示例。 受支持的环境 建议使用JDK版本> = 1.8。 结果 成功编译和安装后，您可以体验arengine的ARWorld，ARFace，ARBody和ARHand功能。 问题或问题 如果要评估有关HMS Core的更多信息， 可让您了解有关HMS

yolov5手势识别检测数据集（课程作业、设计、比赛所用） 【实际项目应用】： 手势识别检测系统 【数据集说明】： 手势识别检测数据集，一共5122张，该数据集类别为7类，分别是[five，first，loveyou，ok，one，thumbup，yearh]，标注精准，目标大小分布均匀，每类数量均衡，算法拟合较好，适合科研实验、课程设计、实际项目使用。 数据集标签包含voc（xml）、yolo（txt）、json三种格式。多种目标检测算法可直接使用。 【备注】所有上传数据都是博主实际项目使用或者实验demo使用，只传高质量数据，拒绝劣质数据，请放心下载使用，有问题可以留言私信于我。

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基于Kinect的手势数据库及动静态手势识别算法，张鑫，钱伟， 基于手势的人机交互以其自然直观性受到了人机交互领域的持续关注，越来越多的手势研究催生了对手势数据库的需求。本文介绍了一��

相较于单纯的触控功能，超声波更能为控制和命令带来广泛的应用空间，它涵盖了在设备上方的更广范围，而不受限于屏幕的尺寸──因此，你的手并不至于盖掉你所看到的屏幕画面

深度学习+CNN卷积神经网络+剪刀石头布手势识别 我的博客卷积神经网络之剪刀石头布手势识别所用到的数据集 包含训练样本集rps.zip 和 测试样本集rps-test-set.zip 有需要的朋友自取！！！

手势识别数据集（手势包括0-10）--大部分类别千张以上，分为训练集和验证级。图像分类数据集，图像分类入门。

引言 　　手机、MP3播放器、硬盘播放器、数码相机、PDA等设备都是通过导航键对其进行控制的。目前比较流行的导航键控制方式有四维键、摇杆，这是最常见的两种导航键，此外还有一些手机上有很新颖的导航键设计，例如：LG-KG70的滚轴键、LG-KE608的转盘设计、索爱W830的触摸式、多普达D802的飞梭滚轮等等。这里，我们用加速度传感器设计一种看不见的导航键来代替四维键的功能，这种方案更能满足消费者的好奇心，满足消费者追逐时尚的需求。 　　手势识别的控制原理 　　本系统利用三轴加速度的值来判定对物体运动预定义的六种姿势。首先，分别对三个轴采样，每个轴各获得50个数据；然后，分别对每个轴