从以超过100帧/秒的速度从单色摄像机捕捉手部动作的最小化解决方案单个彩色摄像机以100fps以上的速度捕获手势的最小解决方案。易于使用，即插即用。

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图形用户界面功能选择图像读取输入图像将选定的图像添加到数据库输入图像被添加到数据库中，并将用于训练。 一个整数 ID 是必需的。 ID 是一个累进整数手。 数据库信息显示有关数据库中存在的图像的信息。 手形识别手匹配。 选择的输入图像与所有手部图像进行比较存在于数据库中。 删除数据库从当前目录中删除数据库。

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各种处理过的手部图片，只包含手腕以下部分。可用于手部分类、识别等等

1.Unity VR开发资源 2.手部模型带动画 3.用于创建VR中的自定义手

实时手势识别 通过网络摄像头检测手部和头部运动手势并显示相应的左/右箭头以显示运动方向。 步骤：Haar Cascade Classifier 检测人脸。 HSV 颜色空间中的皮肤颜色过滤器以识别皮肤区域。 轮廓分割，利用矩计算轮廓的质心，并根据质心的变化方向显示相应的方向。 在 Python 中使用 OpenCV。

用于进行肌电信号的手部动作分类

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对输入图像进行手部姿势检测，包括关节点，这个与人脸的原理类似   本次使用国外已有模型，本人没有做过训练，因为此人脸检测，按道理是没必要训练了。