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��

本文实例为大家分享了opencv实现静态手势识别的具体代码，供大家参考，具体内容如下 要想运行该代码，请确保安装了：python 2.7,opencv 2.4.9 效果如下： 算法如下： 把图片先进行处理，处理过程：      1.用膨胀图像与腐蚀图像相减的方法获得轮廓。      2.用二值化获得图像      3. 反色 经过如上的处理之后，图片为： 这之后就简单了，设计一个办法把三种图像区分开来即可。 代码如下： # -*- coding: cp936 -*- import cv2 import numpy import time import random imp

可以很好地识别出1到10的不同手势，利用的是模板匹配，计算距，对复杂背景效果较好

本文对当今静态手势识别技术中的各种方法进行了详细的分析，并在此基础上，设计 并实现了一套可以进行实时识别的静态手势识别系统。本系统共分为四个模块：手势图像 捕捉、图像预处理、特征提取以及手势的分类识别。系统在运行的过程中首先由 USB 摄像 头捕获手势图像，再经过图像预处理得到手势的二值图像以及轮廓图像，针对这两幅图像 对手势进行特征提取，最后采用基于欧氏距离的模板匹配法进行识别。在系统的图像预处 理以及特征提取两个模块中，本文加入了 OpenCV（微软开源视觉库）函数库，在运行的 效率以及速度上都达到了良好的效果。在实际的系统测试中对本文定义的十个手势建立了 模板库，并且在固定手势采集距离以及非固定手势采集距离两种情况下对 681 个测试样本 进行了识别，平均识别率为 92.80%，达到了很好的识别效果。同时，符合高识别率以及实 时处理的设计准则。

基于支持向量机的静态手势识别研究，李晓颖，杨春金，手势识别作为一种特殊的生物特征识别方式，与指纹、人脸识别比起来，更加友好便捷，而且在人机交互技术中，用处更为广泛。手势识

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融合手部骨架灰度图的深度神经网络静态手势识别.pdf

在MATLAB平台上，从手势特征（Hu矩、傅里叶描述子）的提取量化到采用BP神经网络，贝叶斯分类器的识别，最后到融合特征的优化。N久之后由于有同学需要这篇博客里的这份代码，文件写了说明，方便查看。https://blog.csdn.net/XYY_CN/article/details/100013518

通过对静态手势的识别，并通过调用模拟键盘按下的API函数来控制游戏中人的行走方向

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