基于OpenCV的骨骼手势识别分析系统
【包含内容】
【一】项目提供完整源代码及详细注释 【二】系统设计思路与实现说明 【三】手势特征提取与分类算法详解
【技术栈】
①：系统环境：Windows/MacOS/Linux 多平台兼容 ②：开发环境：Python 3.8 及以上 ③：技术栈：OpenCV + MediaPipe + PySide6 + sklearn + PIL
【功能模块】
①：数据采集模块：支持自定义手势标签，实时采集手部骨骼点数据 ②：模型训练模块：基于随机森林算法训练手势识别模型，自动评估模型准确率 ③：图像检测模块：支持从图片文件中检测手势，显示识别结果 ④：视频检测模块：支持从视频文件中检测手势，实时显示识别结果 ⑤：实时检测模块：支持摄像头实时手势检测，支持录制与截图功能
【系统特点】
① 完全中文界面，支持中文标签和多平台兼容 ② 自定义训练功能，用户可创建个性化手势库 ③ 基于骨骼点的识别方法，抗干扰能力强 ④ 现代化UI设计，操作简单直观
【核心技术】
① MediaPipe手部关键点检测技术，精准定位21个手部骨骼点 ② 随机森林分类算法，对手势特征进行识别分类 ③ 基于PIL的中文显示技术，解决多平台中文显示问题 ④ PySide6现代GUI框架，构建响应式用户界面
【应用场景】
① 手语翻译：辅助听障人士交流沟通 ② 智能控制：无接触操控电子设备 ③ 人机交互：增强现实/虚拟现实中的手势交互 ④ 教育培训：手语学习与练习辅助工具
