OpenCV模板匹配的方法识别手势

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: 先显示下部分数据集图片(0到9的表示,感觉很怪) 构建模型进行训练 数据集

在这篇教程中，我将使用OpenCV C++编程语言来实现手势识别，并给出一些实战案例。通过使用OpenCV的DNN模块进行手部关键点检测，我们可以根据关键点位置来判断手指的张合状态。此外，还将展示手势

车牌识别模板匹配用到的字符模板库，有75个模板图片，大多为jpg，少部分是bmp，还是有一些不完善，

该论文是基于OpenCV的摄像头动态手势轨迹识别及其应用，论文详细介绍了摄像头识别手势轨迹的方法和应用。

文章编号:1009 2552 (2013)04 0099 04 中图分类号:TP391 文献标识码:A 基于OpenCV 的实时手势识别算法研究 1 2 1 许艳旭 张 崎 武 霞 (1 100083

opencv开源库源码的立体匹配算法中的BM（块匹配）方法的参考论文

运行环境为vc+opencv,代码实现了基于Sift算法的图像匹配方法

本文介绍一种改进的基于模板匹配的车牌字符识别方法

针对车牌汉字识别提出了一种基于二值图形变动分析的模糊模板匹配的车牌汉字识别方案。介绍了该方法的具体实现算法和实验流程及结果。

用opencv2.3.1做的静态手势检测。先滤波去噪-->转换到HSV空间-->根据皮肤在HSV空间的分布做出阈值判断，这里用到了inRange函数，然后进行一下形态学的操作，去除噪声干扰，是手的边界