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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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    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。 ? 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 Api,还有我们获取相关的游戏对象是通过射线检测来进行识别操纵 ? 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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    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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    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 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。有任何问题和想法欢迎私信和评论区留言!

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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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    飞桨手势识别带你玩转神庙逃亡

    因此,我们引入了一种新的人机交互模式——手势识别交互。 手势交互方式符合人类思维逻辑,具有自然性和直观性等特点。使用者不需要有过高的门槛,便可以很好地体验到人机交互的乐趣。 项目内容 手势识别交互系统采用分层架构、模块化方式进行设计,可满足系统定制及扩展的灵活要求。主要包括:前端采集模块、算法模块、通信模块。 ? 浮窗实时预览效果(镜像显示) 02 算法模块 算法模块负责对输入的手势图片进行分类,并将识别结果返还。此部分的开发流程如下所示。 ? 1. 02 平板电脑端神庙逃亡游戏 03 嵌入式板+电视投屏端神庙逃亡游戏 总结 我们的手势识别交互系统是面向人机交互的嵌入式应用程序,用户仅需使用带有摄像头的安卓设备便可以利用手势实现对界面(游戏)的控制。 本项目中手势指令发出、识别不依赖任何可穿戴的设备,可以使用户获得沉浸式体验,并可带动相关游戏开发、设备制造等产业的发展。相信手势识别等AI技术在未来会更加完善,改善人类生活。

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    体感游戏 | 手势识别玩飞机大战游戏(四) 使用深度学习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 使用深度学习实现手势识别玩飞机大战游戏 ---- 今天是第四部分:使用深度学习实现手势识别玩飞机大战游戏的功能。 上面是用TensorFlow Object Detection API训练的SSD手势识别模型,训练步骤网上很多参考文章,当然这里可以替换为YoloV4或者YoloV5,识别的时候可以使用GPU加速或者 用深度学习目标检测的方法和OpenCV传统方法识别的优缺点这里做个简单说明: OpenCV手势识别优缺点: 优点 :灵活、简单、省时。 剩余的步骤就和上篇文章一样了,讲手势识别部分用目标检测的方法代替即可,源码前面的文章都有,大家自己组合整理一下就可以用,有兴趣可以自行优化。

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    基于OpenCV与tensorflow实现实时手势识别

    与计算机视觉开发技术 如果你觉得本文对你有帮助,欢迎转发 干货-阅读需10分钟左右 基于OpenCV与tensorflow object detection API使用迁移学习,基于SSD模型训练实现手势识别完整流程 第一阶段:数据收集与数据标注 第二阶段:VOC2012数据集与训练集制作 第三阶段:基于SSD模型的迁移学习 第四阶段:模型导出与使用 数据收集与数据标注 手势数据收集,我通过OpenCV程序打开了一个摄像头 ,在摄像头前面我尝试了三种手势变换,分别是,我让OpenCV在读取视频流的过程中,对每一帧数据进行了保存,最终挑选得到1000张手势数据。 OpenCV打开摄像头与保存手势图像的代码如下: import cv2 as cv # image = cv.imread("D:/vcprojects/images/three.png") capture frozen_inference_graph.pb 然后用opencv+tensorflow实现一个读摄像头视频流,实时手势检测的程序,代码如下: import os import sys import

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    Android | 通过机器学习实现精准字母手势识别

    看过上一篇「一个很糙的字母手势识别方案」文章并尝试了的同学,就一定知道,「糙手势」的识别是有多糙,糙的只能识别字母「C」。 可后台回复「精手势」获取。 故事的开端 即使在「糙手势」方案中学习到了手势识别的大概套路:「先存储后识别」,但心痛于其感人的识别率,在还没写上一篇文章之前,就开始搜寻更为精准的方案。 GestureStore.java -> 提供存储手势的接口,以及识别接口。一个手势名,可对应多个手势数据。从addGesture()方法可以看出,一个手势名,对应着一个手势ArrayList。 gesture API 中的机器学习 没错,gesture api 内部是通过机器学习来进行手势识别的,说是手势预测更贴切些。 一开始我是不知道的。 在本篇中,无标签样本就是我后面要识别手势,仅有「手势数据」。根据训练出来的模型推断出此样本的「标签」,也就是「手势名」。 模型:模型定义了特征与标签之间的关系。

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