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AndroidStudio:手势识别

一内容:设计一个手写字体识别程序。 二实现 ①建立一个存放手写字体的数据库 ②activity_main.xml <?xml version="1.0" encoding="utf-8"? (GestureOverlayView)findViewById(R.id.gesture); gest.addOnGesturePerformedListener(this); // 注册手势识别的监听器 mLibrary.load()) { finish(); } } /*根据画的手势识别是否匹配手势库里的手势*/ @Override public void onGesturePerformed GestureOverlayView gest, Gesture gesture) { ArrayList gestList = mLibrary.recognize(gesture); // 从手势库获取手势数据 以上所述是小编给大家介绍的AndroidStudio手势识别详解整合,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对ZaLou.Cn网站的支持!

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【iOS学习】——手势识别

iOS 手势 1.如果一个控件继承于 UIControl,那么它将不需要手势 2.所有控件都可以添加手势 [控件 addGestureRecognizer: ] 3.iOS UIGestureRecognizer 5.UIGestureRecognizer 这个手势父类是如何封装? )initWithTarget:(nullable id)target action:(nullable SEL)action <2>手势的状态 state <3>手势是否有效 enable <4>代理 delegate <5>被添加手势的 view ? //手势需要开启用户交互 _imageView.userInteractionEnabled = YES; 点击手势 单击手势 //单击手势 UITapGestureRecognizer

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    行为动作识别

    GCN在行为识别领域的应用 行为识别的主要任务是分类识别,对给定的一段动作信息(例如视频,图片,2D骨骼序列,3D骨骼序列),通过特征抽取分类来预测其类别。 人体的骨骼图本身就是一个拓扑图,因此将GCN运用到动作识别上是一个非常合理的想法。 Skeleton-based Action Recognition(CVPR,2018)(cv,89.8%) 主要贡献: 1.首先通过深度渐进式强化学习(DPRL),用类似蒸馏的方法逐步得从输入的动作帧序列中挑选最具识别力的帧 2.将FDNet的输出作为GCN的输入,用于动作识别。 在网络得到初步的训练后,将decoder去掉,只使用前半部分抽取A-link特征,用于动作分类任务的进一步训练。

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    动作识别调研

    背景介绍 什么是动作识别? 动作识别的主要目标是判断一段视频中人的行为的类别,所以也可以叫做 Human Action Recognition。 动作识别的难点在哪里? 在这里,我们更深入地考察光流与动作识别的结合,并研究为什么光流有帮助, 光流算法对动作识别有什么好处,以及如何使其更好。 一些可能的论点是,当前数据集中的类别可以从单帧中识别出来,并且可以从单帧中识别视觉世界中更广泛的许多对象和动作. 我们的研究动机源于观察到这样一个现象, 在动作识别中, 基于视频的单帧的2D CNN在仍然是不错的表现。 专注于动作, 还是场景理解 一个视频中多个动作同时进行 严重依赖物体和场景首先无论是双流法还是3D卷积核,网络到底学到了什么? 会不会只是物体或场景的特征呢?而动作识别,重点在于action。

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    札记:android手势识别,MotionEvent

    摘要 本文是手势识别输入事件处理的完整学习记录。内容包括输入事件InputEvent响应方式,触摸事件MotionEvent的概念和使用,触摸事件的动作分类、多点触摸。 触屏交互的处理分不同触屏操作——手势识别,然后是根据业务对应不同处理。为了响应不同的手势,首先就需要识别它们。 识别过程就是跟踪收集系实时提供的反应用户在屏幕上的动作的"基本事件",然后根据这些数据(事件集合)来判定出各种不同种类的高级别的“动作”。 手势识别过程 为了实现对手势的响应处理,需要理解触摸事件的表示。而识别手势的具体过程包括: 获得触摸事件数据。 分析是否匹配所支持的某个手势。 Respond to touch events return true; } }); 需要注意的是,不论识别那种手势操作,ACTION_DOWN动作一定需要返回true

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    OpenCV_mediapipe手势识别

    OpenCV_mediapipe手势识别 概述 MediaPipe 是一款由 Google Research 开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架,提供面部识别手势识别的开源解决方案,支持python 和java等语言 手部的识别会返回21个手势坐标点,具体如下图所示 对于mediapipe模块具体见官网 https://google.github.io/mediapipe/solutions/hands 代码 手势识别模块 文件名:HandTrackingModule.py # -*- coding:utf-8 -*- import cv2 import mediapipe as mp class (0,cv2.CAP_DSHOW)# 摄像头捕获 self.camera.set(3, 1280)#分辨率 self.camera.set(4, 720) # 手势识别的函数 self.detector.findHands(img)# 调用findhand函数 lmList, bbox = self.detector.findPosition(img)# 手势识别

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    iOS开发之手势识别

    感觉有必要把iOS开发中的手势识别做一个小小的总结。 下面会先给出如何用storyboard给相应的控件添加手势,然后在用纯代码的方式给我们的控件添加手势手势的用法比较简单。和button的用法类似,也是目标动作回调,话不多说,切入今天的正题。 读者完全可以用TouchesMoved来写拖动手势等   一,用storyboard给控件添加手势识别,当然啦用storyboard得截张图啦     1.用storyboard添加手势识别,和添加一个 下面就给出如何给我们的控件用纯代码的方式来添加手势识别。      在之前的博客中也有用到手势识别的内容,就是没有系统的梳理一下手势识别的知识,本篇博客做一个基础的补充吧。欢迎批评指正,转载请注明出处。

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    AR开发--(二)手势识别-FingerGestures

    内部脚本 关于手势脚本 ? 少写的是捏的手势识别脚本 3、开搞 FingerGesture的作用是管理用户输入和识别手势和鼠标或手指事件。 ? 4、开发案例 我们想让用户的手指做一些特定的动作来达到程序的多样性 单击:在上面我们已经知道是TapRecognizer ? 打印点击的位置信息 原理:其实通过Unity的事件通知SendMessage来传递消息 手势识别 每种手势都有自己的脚本,我们只需要简单的实现它就是ok的 1、添加对应的手势脚本,设置它的属性 2、监听它的手势事件和对应响应 一个手势识别器有以下监听事件的方式: 1、使用标准的.net 委托事件模型,每一个手势识别器都暴露一个.net事件接口 2、使用unity的SendMessage()函数 : 本质来讲这个内部主要是封装 Paste_Image.png 接下来利用我们的点图案识别 ? 是不是很简单 对勾被识别了,通过测试我们发现只要不是对勾是不会被识别的。 ? 当然我们还可以控制组件的所在层来进行更高效的操作 ?

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    Android实现自定义手势识别手势的功能

    match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:onClick="recognition" android:text="识别手势 gestureLibrary.addGesture(editText.getText().toString(), gesture); //向手势库中添加手势名称和手势 gestureLibrary.save 接下来完成识别手势的Activity: 2.1 一样的先写布局文件 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"? layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:gravity="center" android:text="请绘制需要<em>识别</em>的<em>手势</em> ", Toast.LENGTH_SHORT).show(); } } }); } } 总结 以上所述是小编给大家介绍的Android实现自定义手势识别手势的功能,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言

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    视频识别 动作识别 实时异常行为识别 等所有行为识别

    大家好,我是cv君,很多大创,比赛,项目,工程,科研,学术的炼丹术士问我上述这些识别,该怎么做,怎么选择框架,今天可以和大家分析一下一些方案: 用单帧目标检测做的话,前后语义相关性很差(也有优化版), 引体向上无法实现动作是否规范(当然可以通过后处理判断下巴是否过框,效果是不够人工智能的),高抬腿计数,目标检测是无法计数的,判断人物的球类运动,目标检测是有很大的误检的:第一种使用球检测,误检很大,第二种使用打球手势检测 神经网络使用的是这两个月开源的实时动作序列强分类神经网络:realtimenet 。 我的github将收集 所有的上述说到的动作序列视频数据,训练出能实用的检测任务:目前实现了手势控制的检测,等等,大家欢迎关注公众号,后续会接着更新。 开始 目前以手势和运动识别为例子,因为cv君没什么数据哈哈 项目演示: 本人做的没转gif,所以大家可以看看其他的演示效果图,跟我的是几乎一样的~ 只是训练数据不同 ​ ​ ​ ​ 一、 基本过程和思想

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    基于 Openpose 实现人体动作识别

    作者|李秋键 出品|AI科技大本营(ID:rgznai100) 引言 伴随着计算机视觉的发展和在生活实践中的广泛应用,基于各种算法的行为检测和动作识别项目在实践中得到了越来越多的应用,并在相关领域得到了广泛的研究 其中传统的人体姿态识别方法有RMPE模型和Mask R-CNN模型,它们都是采用自顶向下的检测方法,而Openpose作为姿态识别的经典项目是采用的自底向上的检测方法,主要应用于行为监测、姿态纠正、动作分类 整个多目标动作监测系统的搭建主要是依赖于openpose的姿态识别环境。 本文共设定站立、行走、奔跑、跳动、坐下、下蹲、踢腿、出拳、挥手等行为标签,每类行为通过摄像头采集相关视频,并将视频分帧成多张图片,由不同的照片组合形成了不同动作,将其中的姿态特征利用openpose提取作为完整动作的基本识别特征 二次检测主要对人体高度和宽度的比例进行对比以判断是否为跌倒动作

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    浅谈动作识别TSN, TRN, ECO

    什么是动作识别?给定一个视频,通过机器来识别出视频里的主要动作类型。 动作识别表面是简单的分类问题,但从本质上来说,是视频理解问题,很多因素都会影响其中,比如不同类型视频中空间时间信息权重不同? 视频中动作持续的起始终止时间差异很大?视频对应的语义标签是否模糊? 本文主要对比 video-level 动作识别的经典方法TSN,及其拓展变形版本的TRN和ECO。 Temporal Segment Network[1], ECCV2016 TSN提出的背景是当时业界做动作识别都是用 Two-stream CNN 和 C3D 比较多,它们都有个通病,就是需要密集采样视频帧 FC)的结构来实现,而TSN中的fusion函数只是通过简单的 average pooling 2.通过时间维度上 Multi-scale 特征融合,来提高video-level鲁棒性,起码能抗快速动作和慢速动作干扰 Charades 里动作较为复杂,时间上下文联系较强,TRN的性能明显高于TSN。

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    Python实现AI视频识别——手势控制

    用opencv识别手势 实现原理 用opencv库拍摄一帧图片,用mediapipe库识别人手和标识点,然后用opencv在视频上添加标识的信息,最后用opencv合成一个动态视频输出 代码 import 如果找到了手上的标识点 for handLms in self.results.multi_hand_landmarks: if draw: # 在识别出的手上把标记点画出来 坐标位置 lmList.append([idNum, cx, cy]) # 可以在这里print一下看看长什么样 if draw: # 在识别出的点位置画个蓝点 8 if fingers[4] == 1: # 小指竖起来 output += 16 # 处理视频,画个方框,上面写识别到的数字 如果有一个手语动作库,那么本程序可以很好地被用来帮助不会手语的人理解手语。 用手指表示数字还有别的待开发用途,比如用手势来控制音量和屏幕亮度等等。 感兴趣的同学可以尝试实现以上功能。

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    python实现手势识别的示例(入门)

    使用open-cv实现简单的手势识别。刚刚接触python不久,看到了很多有意思的项目,尤其时关于计算机视觉的。 网上搜到了一些关于手势处理的实验,我在这儿简单的实现一下(PS:和那些大佬比起来真的是差远了,毕竟刚接触不久),主要运用的知识就是opencv,python基本语法,图像处理基础知识。 窗口大小 cv2.rectangle(src, (90, 60), (300, 300 ), (0, 255, 0))#框出截取位置 roi = src[60:300 , 90:300] # 获取手势框图 到此这篇关于python实现手势识别的示例(入门)的文章就介绍到这了,更多相关python 手势识别内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

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    体感游戏 | 手势识别玩飞机大战游戏(二) Python+OpenCV实现简易手势识别功能

    后面将分四篇文章来介绍实现手势识别控制飞机大战游戏的功能,它们分别是: 使用Pygame实现简易飞机大战小游戏 使用Python+OpenCV实现简单手势识别 使用OpenCV实现手势识别玩飞机大战游戏 使用TensorFlow实现手势识别玩飞机大战游戏 ---- 今天是第二部分:Python+OpenCV实现简易手势识别功能。 简易的手势识别,所以功能也很简单,识别手势1~5就行,当然我们控制飞机时只需要用到最多3个手势:发射子弹、向左移动和向右移动。 手势识别的实现步骤也比较简单,分以下三个步骤: HSV提取包含手势区域轮廓 计算轮廓多边形逼近和凸包缺陷 通过凸包缺陷距离来判断手指缝数量来计算手势 ---- (1) HSV提取肤色轮廓,然后筛选找出手部轮廓 视频效果: 源码请在公众号回复"手势识别"即可获取,更多视觉学习资讯请关注:OpenCV与AI深度学习,感谢支持!

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    体感游戏 | 手势识别玩飞机大战游戏(三) 使用OpenCV实现手势识别玩飞机大战游戏

    后面将分四篇文章来介绍实现手势识别控制飞机大战游戏的功能,它们分别是: 使用Pygame实现简易飞机大战小游戏 使用Python+OpenCV实现简单手势识别 使用OpenCV实现手势识别玩飞机大战游戏 使用TensorFlow实现手势识别玩飞机大战游戏 ---- 今天是第三部分:使用OpenCV实现手势识别玩飞机大战游戏的功能。 前面的两篇文章我们已经介绍了使用Pygame实现一个简易的飞机大战游戏以及使用Python+OpenCV实现简单手势识别。 先打开并运行pygame游戏界面,然后运行手势识别程序,将鼠标点击到游戏界面窗口,然后通过手势识别控制飞机行动,效果如下: ? 下篇文章我们来介绍使用TensorFlow来替代OpenCV手势识别来控制飞机行动玩游戏,敬请期待。

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    ECCV论文解读 | ECO视频动作识别

    ECO动作识别网络简介 Long-term Spatio-temporal Architecture 主要网络架构如下图所示: 如上图所示,将视频帧的数量作为一个整体提供给网络。 为了了解随着时间的推移,场景的不同外观是如何构成动作的,我们将所有帧的表示进行叠加(concatenate),并将它们输入到三维卷积网络中。此网络生成最终动作类label。 PS:2DNet用来提取视频帧数特征并输出特征图,3DNet用来对动作进行分类,输出action的概率。 ECO Lite and ECO Full ECO-Lite中的3D架构针对学习帧之间的关系进行了优化,但在仅从静态图像内容识别出的简单短期操作中,它往往会浪费电脑容量和资源。 各个2模型动作推理结果。

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    Flutter 的手势(GestureDetector)分析详解一、手势识别器分类二、手势识别器的相关闭包函数统计分析表:

    目录: 一、手势识别器分类 二、手势识别器的相关闭包函数统计分析 三、各种手势识别器的使用详解 四、手势识别器混合使用 五、手势识别器使用时遇到的坑 一、手势识别器分类 GestureDetector 手势操作是开发中必不可少的,Flutter中的GestureDetector一共有 7大类25种。 Scale事件: onScaleStart: (details) {}, onScaleUpdate: (details) {}, onScaleEnd: (details) {}, ---- 二、手势识别器的相关闭包函数统计分析表

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    iOS14开发-触摸与手势识别

    手势识别 类型 UITapGestureRecognizer:轻点手势识别。 UILongPressGestureRecognizer:长按手势识别。 UIPinchGestureRecognizer:捏合手势识别。 UIRotationGestureRecognizer:旋转手势识别。 UISwipeGestureRecognizer:轻扫手势识别。 UIPanGestureRecognizer:拖动手势识别。 UIScreenEdgePanGestureRecognizer:屏幕边缘拖动手势识别。 使用步骤 创建手势实例,指定回调方法,当手势开始,改变、或结束时,回调方法被调用。 继承自 UIControl 的 UIView 都可以通过 Target-Action 方式添加事件,如果同时给它们添加手势识别, 则 Target-Action 的行为会失效,因为手势识别的优先级更高。

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