该项目是个人实践项目，答辩评审分达到90分，代码都经过调试测试，确保可以运行！，可用于小白学习、进阶。 该资源主要针对计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者下载使用，亦可作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。 项目整体具有较高的学习借鉴价值！基础能力强的可以在此基础上修改调整，以实现不同的功能。 欢迎下载，欢迎沟通，互相学习，共同进步！提供答疑！

Jumpstart your mobile device or touch screen handling today! Inspired by iOS UIKit gestures, Fingers Gestures is simple, yet powerful. Recognize complex gestures, shapes, text and more!

禁用屏幕边缘手势 bat脚本，解决window系统使用触摸屏时从侧边手势滑动切换桌面，可自行修改REG_DWORD /d 0为“0”或“1”

MARK 1是可编程的Arduino机器人手臂。 但是，还不止这些，该机械臂可以由手势控制。 就是这样..

微信小程序AR手势识别\AR拍照录屏功能代码

0、功能展示 1、项目原理介绍 2、数据集采集脚本 3、将采集到的动作数据集利用mediapipe库检测手部关键点信息，转换成数据信息保存到本地 4、训练一个效果一般的随机森林分类器 5、使用Kreas训练一个效果好点的全连接层分类器 6、实时手部动作检测效果测试

AI手势识别控制键盘python代码，用到的是python库如下

手势识别+leapmotion+unity使用、官方文档+安装包+资源+例子 Leap Motion Core Assets 2.3.0 (May 26, 2015) LeapDeveloperKit_3.2.0+45899_win Leap-Motion-In-Unity3D-master [中文]Leap Motion官方开发文档 资源 例子 安装LeapMotion 送人玫瑰、手留余香、希望一件三联，不忘挖井人！！！

这个项目是一个基于OpenCV和TensorFlow的实时手势识别与图片特效。通过结合这两个强大的开源库，我们成功地打造了一套多功能的解决方案，旨在为用户提供沉浸式的交互体验。 首先，通过OpenCV实现了实时手势识别，使得系统能够捕捉用户手势的细微动作。这使得用户无需任何物理设备，只需简单地使用摄像头，就能够与系统进行直观、自然的交互。TensorFlow的强大深度学习功能在背后支持，确保手势识别的准确性和稳定性。不仅仅是基本的手势，系统还支持更复杂的手势序列，从而拓展了用户与系统交互的可能性。 但这仅仅是开始，项目进一步加入了图片特效的元素。通过在识别到的手势上应用图像处理技术，用户可以享受到更加有趣和独特的视觉效果。这包括但不限于实时滤镜、图像变形和特殊效果的叠加。这种创新的设计不仅提升了用户体验，也为拓展项目的创意性和趣味性提供了更多可能性。

很多应用需要在不接触实际物体的情况下，感测物体的存在或距离。这种接近感应需求催生了众多竞争性解决方案，包括光学飞行时间 (ToF) 传感器。虽然这些传感器非常，但其成本一直非常昂贵，并且实施复杂；不过近的解决方案已经显著简化了此类技术的使用。     使用接近感应的产品列表包括相机自动对焦系统、机器人和无人机、各种浴室装置，以及自动门的门禁传感器。这里只是举了几个例子，此类产品列表还在不断扩大。竞争性的接近感应技术首先是简单的红外线和超声波传感器，再逐渐发展到更复杂的传感器系统，例如使用神经网络的立体视频摄像机。     所有这些技术都存在局限性，并且可能需要人工智能来实施复杂任务，例如自