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手势识别

于 2022-08-14 发布 文件大小:30.33 MB
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代码说明:

应用背景通过调用摄像头,可以实时的检测视频中手势,并判断手势的相应信息。给出不同的手势形状作为不同的手势信息,比如手掌撑开为“5”,握拳为“0”,本代码一共做出来“0”、“1”、“2”、“3”、“4“、“5”、”6“、”7“、”8“、”9“共10中类型关键技术将采集到的图像颜色空间转化,RGB->YCrCb通道,再将Y、Cr、Cb三通道颜色分离,通过肤色在不同颜色空间阈值不同,对人体肤色进行阈值分割,通过中值滤波和高斯滤波、腐蚀膨胀等手段,消除图像在噪声,再通过周积比概念,分离出手个脸的区域,设定ROI区域,通过圈出手所在区域,通过模板匹配,计算手势的相识度,进而找到当前手势的信息。

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  • simHash,用来网页去重最常用的hash方,速度很快.
    Simhash 传统IR领域内文本相似度比较所采用的经典方法是文本相似度的向量夹角余弦,其主要思想是根据一个文章中出现词的词频构成一个向量,然后计算两篇文章对应向量的向量夹角。但由于有可能一个文章的特征向量词特别多导致整个向量维度很高,使得计算的代价太大,对于Google这种处理万亿级别的网页的搜索引擎而言是不可接受的,simhash算法的主要思想是降维,将高维的特征向量映射成一个f-bit的指纹(fingerprint),通过比较两篇文章的f-bit指纹的Hamming Distance来确定文章是否重复或者高度近似。 simhash算法很精巧,但却十分容易理解和实现,具体的simhash过程如下: 请点击左侧文件开始预览 !预览只提供20%的代码片段,完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报
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  • silconlab 的c语言sample
    这个是基于8051单片机的silconlab对Xbee通信的源代码,里面详细的介绍了算法的基本用法。
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