Sebastien Marcel Static Hand Posture Database提供了6种手势姿势，如下图，分别代表 - A - B - C - five - point - V 图片格式为.ppm - PBM 是位图（bitmap），仅有黑与白，没有灰 - PGM 是灰度图（grayscale） - PPM 是通过RGB三种颜色显现的图像（pixmaps） 压缩包内含有两个文件夹分别是 shp_marcel_train.tar.gz：训练数据 shp_marcel_test.tar.gz：测试数据 每个文件夹内含有6个子文件夹 A：手势A B：手势B C：手势C Five：手势five Point：手势point V：手势V MiniTrieschGallery：该数据集的旧版本，可无视

一种基于opencv模式识别的手势识别，能够识别手指个数，

TensorFlow2.X结合OpenCV 实现手势识别 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.conv

希罗斯 介绍 hiROS（人机交互机器人操作系统）是使用ROS Melodic（机器人操作系统）构建的回购协议，而是此回购协议的主要骨干。 用于训练此仓库的自定义数据集使用可通信的身体和手势，旨在改善人机交互。 根据目前的文献，尚无用于人机交互的标准化手势集，此存储库旨在解决这一问题。 依存关系 ROS旋律 的Python 3 环境 在我们能够执行任何操作之前，请确保此存储库位于正确的环境中。 由于ROS仅使用Python2.7，因此您需要安装Python3才能运行此存储库。 否则，您可以使用安装Python3的虚拟环境 $ source py36env/bin/activate 如果您使用ROS运行此存储库，请记住在中构建并导入build和devel文件并将其合并到您的主要工作区中（即catkin_ws）。 工具 要运行此手势识别推断，请在下面使用以下命令。 运行rqt查看结果 $ r

一款基于HAAR分类的手势识别代码，作者已经打包为VS2010可直接运行的SLN了，基于OPENCV2.4.3可直接运行。注意修改你的库文件地址，默认为D:/OPENCV

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lda分类代码matlab 手势识别 用 Python 完成的手势识别项目。 使用的概念： 维度提取：PCA、LDA 分类：kNN、贝叶斯 实现：Python、NumPy、SciPy - - - - - - 重要的 - - - - - - 我不会发布用于该项目的数据集，因为它是其他人的工作。 ——免责声明—— 此来源已上传仅供参考。 背后的动机是为那些主要在 MATLAB 和 Python 中进行模式识别项目的人提供一些支持。 与 MATLAB 相比，教授在 Python 中进行项目的支持量较少。 请不要将我的代码本身用于任何事情。 学习实施方法。 我的实现可能有问题/效率低下。

Android的一款手势识别软件 可运行 有注释 简单易懂

随着虚拟现实技术的发展，虚拟现实系统在越来越多的行业得到推广和应用，而人机交互技术是增强系统沉浸感、提升用户体验效果的关键技术之一。为实现利用手势交互技术进行虚拟场景控制的目的，基于隐马尔科夫模型（HMM）构建了手势识别模型，并对模型参数的设置进行了分析；基于Leap Motion研究了手势数据采集与分割方法，设计了手势识别系统技术框架；最后进行了仿真实验，95%以上的准确率说明了模型的有效性。

复杂动态手势识别是利用视频手势进行人机交互的关键问题.提出一种HMM-FNN模型结构.它整合了隐马尔可夫模型对时序数据的建模能力与模糊神经网络的模糊规则构建与推理能力,并将其应用到复杂动态手势的识别中.复杂动态手势具备两大特点:运动特征的可分解性与定义描述的模糊性.针对这两种特性,复杂手势被分解为手形变化、2D平面运动与Z轴方向运动3个子部分,分别利用HMM进行建模,HMM模型对观察子序列的似然概率被作为FNN的模糊隶属度,通过模糊规则推理,最终得到手势的分类类别.HMM-FNN方法将高维手势特征分解为低维子特征序列,降低了模型的复杂度.此外,它还可以充分利用人的经验辅助模型结构的创建与优化.实验表明,该方法是一种有效的复杂动态手势识别方法,并且优于传统的HMM模型方法.