【K230嵌入式AI开发板测评】+手语简单识别篇（一）
<p>手语是听力残障人群交流的基本方式，是一种特殊的语言形式，它主要通过手势的变化和运动来表示语义。</p><p>图1 是以手语方式表示因为字符的示意图，图2则是表示数字的示意图。</p>
<p> </p>
<p>图1 字符示意</p>
<p> </p>
<p> </p>
<p>图2 数字示意</p>
<p> </p>
<p>借助CanMV K230 AI视觉所提供的手掌与关键点检测功能，则可以为手语的识别提供一定的。</p>
<p>为进行关键点的检测与识别，要先进行手掌的检测，然后再提取手指关节的位置，以进行分类识别。</p>
<p>手掌检测的处理流程如下：</p>
<p> </p>
<p> </p>
<p>在运行手掌检测程序的情况下，其检测结果如图3所示。</p>
<p> </p>
<p>图3 手掌检测</p>
<p> </p>
<p >执行关键点检测的处理流程如下：</p>
<p> </p>
<p> </p>
<p>在运行关键点检测程序的情况下，其检测结果如图4所示。</p>
<p> </p>
<p>图4 关键点检测</p>
<p> </p>
<p >在提取关键点的基础上，即可对手势进行判读，其处理如下：</p>
<p> </p>
<p> </p>
<p>进行手势识别的测试结果如图5至图7所示，可识别出3种手势。</p>
<p> </p>
<p>图5 fist识别</p>
<p> </p>
<p> </p>
<p>图6 yeah识别</p>
<p> </p>
<p> </p>
<p>图7 five识别</p>
<p> </p>
<p>在完成右手识别后，对左手的识别结果如图8和图9所示，说明对左手的识别依然有效。</p>
<p> </p>
<p>图8 fist识别</p>
<p> </p>
<p> </p>
<p>图9 yeah识别</p>
<p> </p>
<p>后续我们将探讨如何来定义手势以扩展所识别的内容，为简单的手语识别打下可靠的基础。</p>
<p> </p>
<p>K230运行手势识别模型时，视频帧率能达到多少？</p>
本帖最后由 jinglixixi 于 2024-10-15 21:07 编辑
<div class="quote">
<blockquote><font size="2"><a href="forum.php?mod=redirect&goto=findpost&pid=3367523&ptid=1296143" target="_blank"><font color="#999999">wangerxian 发表于 2024-10-15 18:21</font></a></font> K230运行手势识别模型时，视频帧率能达到多少？</blockquote>
</div>
<p>视频帧率在 8.634869 左右</p>
jinglixixi 发表于 2024-10-15 21:05
视频帧率在 8.634869 左右
<p>那还不错，做一些控制指令挺好的。</p>
wangerxian 发表于 2024-10-16 09:14
那还不错，做一些控制指令挺好的。
<p>是，这块板子实在是不错，有研究和实用价值 ！</p>
页:
[1]