智能手势识别系统——基于深度学习的精准手势识别

手势识别系统运用了先进的 Mediapipe 框架与 OpenCV 强大功能。

采用先进的 MediaPipe 技术。本系统使用 Google 的 MediaPipe 库，结合计算机视觉技术，能够精准捕捉并识别手部动作。通过 手部关键点检测，系统能够实时追踪手指、掌心及关节的移动，从而识别出各种常见手势。精准的手势分类与识别
代码通过计算手部的关键点位置、手指之间的距离和角度，准确分类和判断用户的手势。每个手势都通过复杂的几何关系进行分析，确保即使是在动态环境下，也能稳定识别。

支持的手势种类:
手指张开
系统能识别出手指完全张开的手势，适用于表示“停止”或“等待”的动作。
剪刀手
识别典型的比“剪刀”动作，即食指和中指伸展，其他手指握住，常见于“胜利”手势。
OK手势
手指和大拇指形成“圈”状，系统能快速识别出经典的“OK”手势，常见于表示“好的”或“确认”场景。
V手势
食指和小拇指形成“V”形手势，通常表示“胜利”或“和平”。
握拳
识别出手掌紧握的动作，表示“准备”或“决心”时常使用。
点赞手势
大拇指向上，并且其他手指弯曲或握拳，系统能精准判断这是一个“点赞”动作。
拒绝手势
手掌朝前，手指展开，系统通过手掌的水平度和手指位置来识别“拒绝”动作。
打响指
当大拇指和食指接触时，其他手指弯曲，系统能准确识别并反馈为“打响指”手势。
比心手势
大拇指和食指靠近形成“心形”图案，系统能够识别这个复杂的手势，并判断为“比心”手势。
食指和大拇指交叉
食指和大拇指交叉，其他手指弯曲，系统也能够识别出这个“比心”手势。
最后，结果会输出三种最接近的答案增强识别的准确性