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搜索资源列表

  1. camshift 手势检测源代码

  2. camshift 手势检测，效率比较高~ 值得参考

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-01-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：zgqallen

  1. 手势检测（基于OpenCV）

  2. 用opencv2.3.1做的静态手势检测。先滤波去噪-->转换到HSV空间-->根据皮肤在HSV空间的分布做出阈值判断，这里用到了inRange函数，然后进行一下形态学的操作，去除噪声干扰，是手的边界更加清晰平滑-->得到的2值图像后用findContours找出手的轮廓，去除伪轮廓后，再用convexHull函数得到凸包络。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-11-02
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：yang_xian521

  1. haar特征的手势检测（OpenCV）

  2. 基于OpenCV+vs2008的手势检测，检测英文字母A的手势，利用了OpenCV的haar特征级联分类器，效果可好

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-12-03
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：yang_xian521

  1. 基于肤色的手势检测

  2. 基于肤色的手势检测。运行环境：windows visual C++6.0 opencv。需要注意的是：opencv的正确安装，可以参见http://www.opencv.org.cn/index.php/Template:Install。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-02-08
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：xuyuanfu67

  1. 手势检测代码

  2. 基于opencv实现手势检测，十分实用有效，共初学者使用。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-08-12
    • 文件大小：3072
    • 提供者：u012955116

  1. 模板匹配方式手势检测

  2. 基于opencv的模板匹配方式手势检测，供初学者使用学习。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-08-12
    • 文件大小：6144
    • 提供者：u012955116

  1. 通过摄像头采集图像进行手势检测

  2. 基于OpenCV，通过电脑自带摄像头采集图像，进行手势检测。先滤波去噪，再根据皮肤在HSV空间的分布做出阈值判断。然后进行一下形态学的操作，去除噪声干扰，得到的2值图像后用findContours找出手的轮廓，去除伪轮廓后，再用convexHull函数得到凸包络。本程序主要是参考大神yang xian的手势检测，在此表示感谢。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2016-03-21
    • 文件大小：4096
    • 提供者：double_binbin

  1. 手势检测与识别

  2. 手势识别检测与识别，良好的鲁棒性，能实现基本的手势判别，C++实现

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2018-07-11
    • 文件大小：15360
    • 提供者：qweqwe789456

  1. 人车交互技术中的手势检测及识别方法

  2. 针对汽车驾驶环境中的手势交互需求,提出了一个基于改进的自生成神经网络的手势检测和识别方法。该方法主要分为手势分割、特征提取和手势识别三部分。首先采用基于粒子群优化的自生成神经网络聚类算法检测并分割图像中的手势区域,然后提取手势的特征信息并构造特征向量,最后通过训练自生成神经网络生成分类神经树识别手势类型。该方法对手势检测与识别的各个阶段进行了优化,实验结果表明,该方法能达到较高的识别精度,是一个可行高效的手势检测与识别方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-20
    • 文件大小：273408
    • 提供者：weixin_38597970

  1. 手势检测（基于OpenCV）

  2. 用OpenCV2.3.1写的手势检测，提取出了轮廓信息，并没有做进一步的识别工作。检测效果很好，欢迎下载

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-11-02
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：yang_xian521

  1. Android GestureDetector用户手势检测实例讲解

  2. 主要为大家详细介绍了Android GestureDetector用户手势检测实例，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-31
    • 文件大小：182272
    • 提供者：weixin_38562626

  1. haar特征的手势检测（OpenCV）

  2. 基于OpenCV+vs2008的手势检测，检测英文字母A的手势，利用了OpenCV的haar特征级联分类器，效果可好

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2020-08-29
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：wtdxhzx

  1. Android开发之手势检测及通过手势实现翻页功能的方法

  2. 主要介绍了Android开发之手势检测及通过手势实现翻页功能的方法,结合实例形式分析了Android GestureDetector类实现手势检测功能的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-29
    • 文件大小：58368
    • 提供者：weixin_38615783

  1. Android屏幕手势检测的实现代码

  2. 主要介绍了Android屏幕手势检测的实现代码，非常不错，具有参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-28
    • 文件大小：68608
    • 提供者：weixin_38606300

  1. TI 电容式手势检测方案.zip

  2. 基于MSP430的电容式手势方案

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2020-12-28
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：L3_seagull

  1. Android屏幕手势检测的实现代码

  2. Android 关于手势的操作提供两种形式：一种是针对用户手指在屏幕上划出的动作而进行移动的检测，这些手势的检测通过android提供的监听器来实现；另一种是用 户手指在屏幕上滑动而形成一定的不规则的几何图形(即为多个持续触摸事件在屏幕形成特定的形状)；本文给大家分享android屏幕手势检测的实现代码。 Android屏幕手势检测的原理是由于触摸事件的检测与识别比较繁琐，因此Android提供了手势检测器帮助开发者识别手势。利用手势检测器可以自动辨别常用的几个手势事件，如点击、长按、滑动等，从

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-04
    • 文件大小：69632
    • 提供者：weixin_38721565

  1. Android GestureDetector用户手势检测实例讲解

  2. 一、概述 当用户触摸屏幕的时候，会产生许多手势，例如down，up，scroll，filing等等。 一般情况下，我们知道View类有个View.OnTouchListener内部接口，通过重写他的onTouch(View v, MotionEvent event)方法，我们可以处理一些touch事件，但是这个方法太过简单，如果需要处理一些复杂的手势，用这个接口就会很麻烦（因为我们要自己根据用户触摸的轨迹去判断是什么手势）。 Android sdk给我们提供了GestureDetector（

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-04
    • 文件大小：179200
    • 提供者：weixin_38699784

  1. 适应手脸遮挡手语视频的手势检测算法

  2. 针对手脸遮挡条件下的手语视频手势检测问题,提出一种基于力场(force field)转换的手势检测算法。首先分别计算手脸遮挡帧和纯脸部帧的力场图像,然后将力场图像分块并统计各分块直方图特征,再将相同空间位置的分块直方图对应相减,得到各分块直方图灰度分量差,最后将各分块直方图灰度分量差与灰度阈值进行比较获得手部位置。实验证明该算法能够实时进行手脸遮挡条件下的手势检测。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：473088
    • 提供者：weixin_38628626

  1. 动态手势检测与分类

  2. 动态手势检测与分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：708608
    • 提供者：weixin_38726712

  1. 超声波简易手势检测系统的设计

  2. 设计并实现超声波简易手势检测系统，采用NE555及运放产生45 kHz正弦波信号，信号由超声波探头发出，遇到障碍物后被反射回来，由麦克风接收，接收的信号经放大去噪后经AD633模拟乘法器与原正弦波混频，经高通滤波、放大及低通滤波后可从幅度和频率观测出手势的推拉动作。测试结果表明能准确的检测30 cm内在麦克风和超声波探头垂直方向上的推和拉的动作。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38532849
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