查阅robotframework-appiumlibrary在线帮助,没有发现按住滑动的关键字,所以这部分的操作需要自己修改python的库文件,添加相应的操作。
在计算机科学中,手势识别是通过数学算法来识别人类手势的一个议题。用户可以使用简单的手势来控制或与设备交互,让计算机理解人类的行为。 这篇文章将带领你实现在你自己的应用中使用深度学习来识别复杂的手势,比
此代码可以帮助开发者识别和分类不同的 Emoji 图像,不过目前只支持手绘的 Emoji 图像。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 随着人工智能的不断发展,计算机视觉技术被应用到越来越多的场景之中,甚至连我们儿时最爱的“石头、剪子、布”游戏,也被它“搞定了”。那么,计算机是如何进行数字手势识别的呢? 在进行数字手势识别时,将手势图中“凹陷区域”(该区域被称为凸缺陷)的个数作为识别的重要依据,如图 1所示: 表示数值0、数值1的手势具有0个凹陷区域(不存在凹陷区域)。 表示数值2的手势具有1个凹陷区域。 表示数值3的手势具有2个凹陷区域。 表示数值4的手势具有3个凹陷区域。 表示数值5
今天是第一部分:使用Pygame实现简易飞机大战小游戏。你可能会问我不会pygame怎么办?这个问题,以前买我Python OpenCV相关课程的学员我都是这么回答的,用到什么学什么,因为Python OpenCV中用到的Python知识点并不多,跟着视频不会的百度查一查就会用了,他们也顺利学完了课程。同样的,你想做的只是一个pygame的飞机大战小游戏而已,还是简易的,网上搜搜资料或者视频教程,完全可以做出来,这里贴一个视频教程,手把手教你做飞机大战游戏,B站搜索关键字pygame:
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。所以1~5够用了,当然你也可以用手势的移动方向来控制飞机的移动方向,只需要计算手势轮廓的重心位置变化即可。
📷 原文来源:Lemberg Solutions Ltd 作者:Zahra Mahoor、Jack Felag、 Josh Bongard 编译:嗯~阿童木呀、KABUDA 现如今,与智能手机进行交互的方式有很多种:触摸屏、硬件按钮、指纹传感器、视频摄像头(如人脸识别)、方向键(D-PAD)、手持设备控制等等。但是我们该如何使用动作识别功能呢? 我们可以举一个例子来说明这个问题,比如当你持手机将其快速移动到左侧或右侧时,可以非常精确地显示出想要切换到播放列表中下一首或上一首歌曲的意图;或者,你可以将手机快
我是一名专注于机器学习和机器人技术自由者。我的热情始于大学期间的人工智能课程,这促使我探索人机交互的新方法。尤其对于机械臂的操作,我一直想要简化其复杂性,使之更加直观和易于使用。
手势是人类表达信息的重要途径之一,通过手势识别,我们可以获得表达者所要表达信息(例如对方竖起大拇指,表达了对方的表扬之意)。本项目将基于PaddleVideo来训练一个手势识别模型,利用模型对七种手势进行识别,分别是点击、放大、向下滑动、向上滑动、缩小、旋转以及抓取。
这个是真的,首先需要从Google在2020年发布的mediapipe开发包说起,这个开发包集成了人脸、眼睛、虹膜、手势、姿态等各种landmark检测与跟踪算法。
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。那么,实现手势识别来玩飞机大战游戏就是把它们两部分组合起来,听起来很简单,让我们一起实现它吧。
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。
手势和语言一样,是人类交流的一种自然形式。事实上,它们可能是最自然的表达方式。进化研究表明,人类语言是从手势开始的,而不是声音。另一个证明就是婴儿在学会说话之前,使用手势来传达情感和欲望。 许多科技公
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」。 今天这篇就用 Android 自带的 gesture API 来实现更为精准的识别。 看到这里,有的同学可能就会说了,「标题党,哪有机器学习!」。别急,认真看,认真学。先上效果图,注意底部识别分数变化,至于为什么粉红色,这是「社会人」小猪佩奇的颜色好吧~ 编不下去了,这个画板源码部分借鉴了 github 下面链接的控件,TA用的就是粉色,我没改~ https://github.com/
兴坤 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 通过帅气的手势,操控投影在眼前的电子成像,这不就是科幻片里的基础配置嘛。 现在,有人把它从科幻电影中带入了现实。动动手指,实现对眼前世界的掌控。 热衷于制作智能小物件的油管博主Teemu Laurila,利用树莓派DIY了一副可识别自定义手势的AR眼镜。 将自己想设置的手势录入装置,即可实现炫酷操作。 我有了一个大胆的想法! 自制AR眼镜中的世界 先开始表演吧! 捏住手指上下拉,就可以完成调整亮度指令。(这是你的第一人称视角) 对手势识别
TouchAction 提供的 press( ) 方法可以实现对元素或者坐标的按下操作。通常会结合 release( ) 方法实现对某个元素的点击(包括按下和抬起两个动作)。
在数字图像处理领域,OpenCV(开源计算机视觉库)是一个不可或缺的工具。它包含了一系列强大的算法和函数,使得开发者可以轻松地处理图像和视频数据。本文将带你走进OpenCV的世界,了解其基本概念和常见应用。
APP 的控件元素不仅涵盖了基础用户界面操作,还包括用户与应用程序中更复杂、功能丰富的空间之间的互动。这种交互远不止于简单的按钮或输入框。通过借助 Appium 的 Actions,能够完成对应用程序进行手势识别的交互。这意味着可以通过各种手势,如滑动、缩放、长按等,实现更灵活、直观的用户体验。这种高级交互使得应用程序更具交互性和吸引力,为用户提供了更深入参与应用功能的途径。
OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库, 可以运行在Linux, Windows, Android和Mac-OS操作系统上. 它轻量级而且高效—-由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成, 同时提供了Python, Ruby, MATLAB等语言的接口, 实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
传感器 图像处理在工程和科研中都具有广泛的应用,例如:图像处理是机器视觉的基础,能够提高人机交互的效率,扩宽机器人的使用范围;在科研方面,相关学者把图像处理与分子动力学相结合,实现了多晶材料、梯度结构等裂纹扩展路径的预测,具体见深度学习在断裂力学中的应用,以此为契机,偷偷学习一波图像处理相关的技术,近期终于完成了相关程序的调试,还是很不错的,😄~ 程序主要的功能如下:1、通过程序控制摄像头进行手势图像的采集;2、对卷积网络进行训练,得到最优模型参数;3、对采集到的手势进行判断,具体如下图所示: 📷 📷 附:
该算法基于tiny-YOLOv3架构。拇指向上/向下手势识别的准确度计算为平均精度(mAP@0.25)= 85.19%; 平均IoU = 73.89%。
现给出两人的交锋记录,请统计双方的胜、平、负次数,并且给出双方分别出什么手势的胜算最大。
从本篇文章开始要写一个新的可视化库的系列文章:Highcharts。对这个库来自官网的赞美:
机器之心报道 编辑:杜伟、陈萍 有了这个项目,大家终于可以亲身体验一把人体姿态估计成像的神奇之处了! 在 CV 领域,人体姿态估计(human pose estimation)利用目标检测模型和姿态估计模型来识别出人体各个关节的位置和网格,并已在动作识别、动画、游戏、运动捕捉系统中有着广泛的应用。 但遗憾的是,人体姿态估计常常见诸于学术研究中,普通读者很难亲身体验它的神奇成像效果。 近日,机器之心在 GitHub 上发现了一个有趣的项目「air-drawing」,作者创建了一个利用深度学习的工具,使你在配有
之前我们公众号报道了一个项目,看这个天才老爸如何用Jetson NANO做一个带娃机器人, 文章中的爸爸叫:
“ 一周技术实战 高手云集 巅峰过招 大师启迪 专家指导 集结全国最具热爱的科技少年 2021星火计划挑战周完美收官 这不是终点 满载星火能量 他们从这里启航 ” 本次技术挑战周,视频号推荐算法、手势识别和语音识别方向的任务都用到了腾讯云TI平台训练模型。这其实并不是星火计划与TI-ONE的第一次合作,去年,星火计划学生团队星火智行利用TI-ONE训练了人脸关键点的检测模型,实现对疲劳驾驶的监测并预警。让我们一起看一下选手们对腾讯云TI平台的使用感受吧! 图为腾讯优图导师睿欣、映艺正在指导同学
本次技术挑战周,视频号推荐算法、手势识别和语音识别方向的任务都用到了腾讯云TI平台训练模型。这其实并不是星火计划与TI-ONE的第一次合作,去年,星火计划学生团队星火智行利用TI-ONE训练了人脸关键点的检测模型,实现对疲劳驾驶的监测并预警。让我们一起看一下选手们对腾讯云TI平台的使用感受吧!
写在前面:App既可以在App Store下载,也可以去专门的网站下载.后者会是主要的下载方式.
“剪刀石头布”是我们小时候经常玩的游戏,日常生活中做一些纠结的决策,有时候也常常使用这种规则得出最后的选择,我们人眼能很轻松地认知这些手势,“石头”呈握拳状,“布”掌心摊开,“剪刀”食指和中指分叉,如何让机器识别这些手势呢?
工作中我们经常需要对应用的页面进行手势操作,比如滑动、长按、拖动等,AppiumDriver 为我们提供一个模拟手势操作的辅助类
深度学习技术的不断普及,越来越多的语言可以用来进行深度学习项目的开发,即使是JavaScript这样曾经只是在浏览器中运行的用于处理轻型任务的脚本语言。
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。这里标题我把TensorFlow实现改为了深度学习实现,这里识别手势主要用到的是目标检测,当然不止TensorFlow可以实现,其他能够做到实时的目标检测网络也很多,比如最近比较火的YoloV4/V5。这里演示我为了方便,就用我以前训练好的SSD手势识别模型,你只需要使用下面的代码,加载模型就可以测试:
哈喽,喜欢这篇文章的话烦请点个赞哦!万分感谢~(^▽^)PS:有问题可以联系我们哦~v ceshiren001
工作中我们经常需要对应用的页面进行手势操作,比如滑动、长按、拖动等,AppiumDriver 为我们提供一个模拟手势操作的辅助类 TouchAction,可以通过它对手机屏幕进行手势操作。
OpenCV是一个基于Apache2.0许可发行的跨平台计算机视觉与机器学习的软件库。
2020年,UTD Embedded Machine Learning Lab 发布了一个新的多模态(视频+惯性传感)连续运动检测数据集。基于这个数据集,作者也同时发布了基于pytorch的baseline代码。
Tensorflow内置了许多数据集,但是实际自己应用的时候还是需要使用自己的数据集,这里TensorFlow 官网也给介绍文档,官方文档。这里对整个流程做一个总结(以手势识别的数据集为例)。
在屏幕上隔空作画是近来新兴的一种有趣应用,其中涉及复杂的手部跟踪技术,这类技术成熟之后可用于提升应用程序的交互体验。此前机器之心曾报道过可以隔空写字、绘图的有趣项目「air-drawing」,该项目利用深度学习工具使得用户在配有摄像头的电脑端就可获得自己的手势姿态估计成像图。
内容来源:2018 年 9 月 15 日,iOS职业开发者王巍在“2018@swift 第三届 Swift 开发者大会”进行《从Swift到机器学习》演讲分享。IT 大咖说作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。
最近,普拉纳夫 · 达尔(Pranav Dar)发文总结了 2018 年 2 月份 Github 上最火的 5 个数据科学和机器学习项目。
长期以来,「奶爸」+「萌娃」一直是一个不被看好的组合,甚至有人说,「父爱如山体滑坡」。不信的话,以下都是证据:
这是「进击的Coder」的第 590 篇分享 来源:新智元 “ 阅读本文大概需要 7 分钟。 ” 你们还记得上次那个「全栈自研」的给葡萄缝针的钢铁侠机械臂 Dummy 吗? 近 3 个月没更的华为「天才少年」稚晖君带着他的最新视频来了! 虽然跳票了一段时间,但他还是来了。网友纷纷表示:「失踪人口回归」。 这次的项目叫 ElectronBot,是个支线项目。稚晖君表示,整体难度不高。 不如先看看整体效果如何? 「电子」机器人如何造? 在开始项目之前,稚晖君简单介绍了一下选择这个项目的动机。他戏称:「这
使用Tensorflow 构建卷积神经网络,训练手势识别模型,使用opencv DNN 模块加载模型实时手势识别 效果如下:
---- 新智元报道 编辑:QJB 【新智元导读】最近,谷歌AI 宣布推出了 MediaPipe Holistic,提供了一种新颖的人体姿势拓扑结构。MediaPipe 是专门为利用加速推理(例如 GPU 或 CPU)的复杂感知管道而设计的开放源代码框架,已经为很多复杂任务提供了快速,准确而又独立的解决方案。 在移动设备上实时、同步地感知人体姿势、脸部标记和手势跟踪等可以实现各种有趣的应用,例如健身和运动分析、姿态控制和手语识别、扩增实境效果等等。 谷歌的MediaPipe 是一个开源
按照以下步骤设置Arduino IDE应用程序,该应用程序用于将推理模型上载到您的电路板,并在下一节中从电路板下载培训数据。因为我们需要在Arduino IDE中下载和安装特定的板和库,所以比使用Arduino Create web editor要多几个步骤。
python3中用operator中的 lt,le,eq,ne,ge,gt 进行比较,如下:
为了能安心追剧,技术宅奶爸都做了些什么…… 选自 Medium,编译 机器之心 长期以来,「奶爸」+「萌娃」一直是一个不被看好的组合,甚至有人说,「父爱如山体滑坡」。不信的话,以下都是证据: 人类幼崽似乎是台永动机,在一天 24 小时任何时间段里都有可能向你发难。你能让自己睡个安稳觉的方法看来是在白天消耗他们的精力,因此人们想出了各种各样的方法。 当然,并不是所有的奶爸都这么不靠谱,也有人带起娃来挺正常的,Agustinus Nalwan 就是其中之一。 Agustinus Nalwan 是 Mediu
上一篇文章介绍了MediaPipe中手势关键点检测与简单的手势识别,本文介绍如何试用MediaPipe实现人脸3D点云数据提取,提取的数据为人脸468点位, 相关的论文来自这里:
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