前言 一般情況下,手勢識別的第一步就是先手勢定位,即手勢所在部位的提取。本文是基於kinect來提取手勢識別的,即先通過kinect找出人體的輪廓,然后定位輪廓中與手部有關的點,在該點的周圍提取出滿足一定要求的區域,對該區域進行濾波后得到的區域就是手部了。然后利用凸包和凹陷的數學 ...
作者:gnuhpc 出處:http: www.cnblogs.com gnuhpc 程序的流程是: 先進行配置文件的讀取和配置參數的載入 初始化攝像頭或者指定的視頻文件 顯示屏顯提示 設定采集圖像大小 獲取一幀 初始化要分析的圖像大小 裝載參數 開始識別 設置識別的覆蓋區級別 設置同步 異步識別 設置鼠標事件的回調參數,若有鼠標事件確定區域大小 打開相關窗口,進入主處理循環,顯示處理過的幀,並且時 ...
2012-01-16 09:47 1 4017 推薦指數:
前言 一般情況下,手勢識別的第一步就是先手勢定位,即手勢所在部位的提取。本文是基於kinect來提取手勢識別的,即先通過kinect找出人體的輪廓,然后定位輪廓中與手部有關的點,在該點的周圍提取出滿足一定要求的區域,對該區域進行濾波后得到的區域就是手部了。然后利用凸包和凹陷的數學 ...
前言 為了減小以后項目的開發效率,本次實驗將OpenNI底層驅動Kinect,OpenCV初步處理OpenNI獲得的原始數據,以及手勢識別中的分割(因為本系統最后是開發手勢識別的)這3個部分的功能單獨做成類,以便以后移植和擴展。其實在前面已經有不少文章涉及到了這3部分的設計,比如說 ...
介紹 華為機器學習(ML Kit)提供手部關鍵點識別服務,可用於手語識別。手部關鍵點識別服務能識別手部21個關鍵點,通過每個手指的方向和手語規則作比較去找手語字母表。 應用場景 手語通常被聽力和口語有障礙的人來使用,是收集手勢包含日常互動中所使用的動作和手勢。 使用ML Kit 可以建立 ...
前言 之前在《用華為HMS ML kit人體骨骼識別技術,Android快速實現人體姿勢動作抓拍》文章中,我們給大家介紹了HMS ML Kit人體骨骼識別技術,可以定位頭頂、脖子、肩、肘、手腕、髖、膝蓋、腳踝等多個人體關鍵點。那么除了識別人體關鍵點以外,HMS ML Kit還為開發者提供了手部 ...
前言 本文主要介紹使用OpenNI中的HandsGenerator來完成對人體手部的跟蹤,在前面的文章Kinect+OpenNI學習筆記之5(使用OpenNI自帶的類進行簡單手勢識別)中已經介紹過使用GestureGenerator這個類來完成對幾個簡單手勢的識別,這次介紹的手部 ...
0x00 前言 Unity的AR Foundation通過上層抽象,對ARKit和ARCore這些底層接口進行了封裝,從而實現了AR項目的跨平台開發能力。 而蘋果的CoreML是一個可以用來將機器學習模型與iOS平台上的app進行集成的框架。 本文以及本文結尾處的demo工程,將介紹和演示 ...
首先導入VRIK 插件 , 沒有steamVRIK 的話,在VRIK文件里有這個組件, 再次導入即可 可以自己制作手部動畫:握拳 舒展 特殊手勢 用Animation 作,很簡單 ,下面幾種圖片是設置 代碼: ...
主要內容: NiTE2手部跟蹤流程 代碼演示 總結 一、NiTE2手部跟蹤流程 我自己都感覺到天天在重復着相同的代碼,但我覺得沒什么不好的,對於新東西的學習只有在重復再重復的過程中,才能積累經驗,較少犯“低級錯誤”的幾率,所以在開始之前,讓我們再熟練熟練NITE ...