手势识别

基于xr-frame实现微信小程序的手部、手势识别3D模型叠加和石头剪刀布游戏功能xr-frame是一套小程序官方提供的XR/3D应用解决方案，基于混合方案实现，性能逼近原生、效果好、易用、强扩展、渐进式、遵循小程序开发标准。xr-frame在基础库v2.32.0开始基本稳定，发布为正式版，但仍有一些功能还在开发，目前（2024.11）有一些限制如下：

学不会lostfound

三、计算机视觉_03LeNet5及手势识别案例LeNet-5是一种经典的卷积神经网络（CNN）架构，由Yann LeCun在1998年提出，用于手写数字识别，LeNet-5是卷积神经网络的开创性工作之一，它引入了卷积层、池化层和全连接层的组合，为现代深度学习模型奠定了基础

手势识别＆手势控制系统-OpenCV＆Python（源码和教程）手部手势识别：自定义手势：控制功能：环境准备：数据准备：模型训练：部署和测试：这个项目提供了一个基础平台，让开发者和研究者能够构建自己的手部手势识别系统。它不仅限于现有的功能，还提供了扩展性和自定义的可能性。如果你对该项目感兴趣，可以底部推广页面查看详细的代码和文档，了解如何安装、配置和使用这个系统。

从懒虫到爬虫

基于Intel Chainer 和姿势检测的动作识别（人体、面部、手部关键点识别动作识别）此类项目结合了先进的硬件加速能力和现代深度学习技术，旨在创建高度准确和响应迅速的动作识别系统。随着技术的进步，这种系统可以在多个行业中找到广泛的应用，改善用户体验并增加安全性。

pyskl手势/动作识别的实现与pytorch cuda环境部署保姆教程恭喜你，找到这篇不需要翻墙就能够成功部署的方法。在国内布置这个挺麻烦的，其他帖子会出现各种问题不能完全贯通。便宜你了。。

平滑处理在眼动追踪数据分析中的应用眼动追踪技术作为研究人类视觉注意、界面设计效果评估以及增强现实（AR）和虚拟现实（VR）中交云互动的重要工具，其准确性和流畅性对实验结果和用户体验至关重要。然而，由于测量误差、用户头部微小的自然移动以及眼球震颤等因素，原始眼动数据往往包含噪声，需要通过数据平滑处理以提高数据质量。本文将介绍几种常用的眼动数据平滑处理技术，包括移动平均法、加权移动平均法、指数移动平均法、卡尔曼滤波以及Savitzky-Golay滤波。

【深度学习实践】HaGRID，YOLOv5，手势识别项目，目标检测实践项目https://github.com/hukenovs/hagridHaGRID（HAnd Gesture Recognition Image Dataset）的大型图像数据集，用于手势识别系统。这个数据集非常适合用于图像分类或图像检测任务，并且可以帮助构建用于视频会议服务、家庭自动化系统、汽车行业等领域的手势识别系统。

Unity3D Pico VR 手势识别物体交互适配 MRTK3当前Pico已经支持手势识别了，但是提供的PICO Unity Integration SDK 中是没有手势和物体交互的功能，Unity XR Interaction Toolkit提供的手势识别物体交互对 Quest适配的挺好的，Pico 当前只能用指尖点触还不能对物体进行抓握以及手势控制射线对物体进行交互。

3D人体姿态估计（教程+代码）3D人体姿态估计是指通过计算机视觉和深度学习技术，从图像或视频中推断出人体的三维姿态信息。它是计算机视觉领域的一个重要研究方向，具有广泛的应用潜力，如人机交互、运动分析、虚拟现实、增强现实等。

Mediapipe绘制实时3d铰接骨架图——Mediapipe实时姿态估计大约两年前，基于自己的理解我曾写了几篇关于Mediapipe的文章，似乎帮助到了一些人。这两年，忙于比赛、实习、毕业、工作和考研。上篇文章已经是一年多前发的了。这段时间收到很多私信和评论，请原谅无法一一回复了。我将尝试在这篇文章里回答一些大家经常问到的问题。

手势识别4：C/C++实现手部检测和手势识别(含源码下载)目录手势识别4：C/C++实现手部检测和手势识别(含源码下载)1. 前言2. 手势识别模型（YOLOv5）

Unity3D Pico VR 手势识别视频链接本文章使用的 Unity3D版本: 2021.3.6 , Pico SDK 230 ,Pico OS v.5.7.1 硬件Pico 4