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

手势识别YOLOV8 NANO，训练得到模型，转换成ONNX ，OPENCV DNN调用，支持C++,PYTHON,ANDROID开发

在MATLAB2020以上平台，利用Alexnet模型训练交警手势，训练后的模型可以检测交警手势图像，准确率可达98%以上。

基于matlab手势识别设计[纹理，HU，GUI框架]

《基于YOLOv5的手势识别系统(含手势识别数据集+训练代码)》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/126750433 手势识别（HGR）作为人机交互的一部分，在汽车领域、家庭自动化系统、各种视频/流媒体平台等领域具有广泛的实际应用。本篇博客，将基于YOLOv5搭建一个手势识别目标检测系统，支持one,two,ok等18种常见的通用手势动作识别，目前基于多目标检测的手势识别方法YOLOv5s的平均精度平均值mAP_0.5=0.99569，mAP_0.5:0.95=0.87605，基本满足业务的性能需求。