【源码】基于Leap Motion和Python的英国手语识别系统

项目简介

本项目是基于Leap Motion手势识别控制器和Python编程语言构建的英国手语识别系统。借助Leap Motion控制器捕获用户手部动作，利用机器学习模型对捕获的手势数据实时分析，从而实现对手语的识别与理解。项目涵盖手势数据捕获、预处理、模型训练与评估以及实时手势识别等环节。

项目的主要特性和功能

1. 手势捕获：运用Leap Motion控制器获取用户手部动作，包含手指位置、速度和方向等信息。
2. 数据预处理：从捕获的手势数据里提取特征，例如手掌位置、手指长度和角度等，用于模型训练和预测。
3. 模型训练与评估：采用随机森林算法训练模型，对其进行训练和评估，计算准确率、精确度、召回率和F1分数等指标。
4. 实时手势识别：通过实时追踪用户手部动作，利用预训练模型开展手势识别，并将识别结果反馈给用户。

安装使用步骤

1. 安装Leap Motion控制器：保证Leap Motion控制器正确安装并连接到计算机。
2. 安装Leap Motion SDK：从Leap Motion官方网站下载并安装Leap Motion SDK。
3. 安装Python环境：安装Python环境，同时安装必要的库，如Leap Python API、pandas、sklearn等。
4. 运行程序：运行项目中的Python脚本，例如运行signLanguageRandomForest.py进行模型训练，运行RealTimeDetection.py进行实时手势识别。

注意事项

1. 环境配置：项目需安装Leap Motion SDK和Python环境，具体安装步骤请参考Leap Motion官方文档。
2. 数据准备：项目使用的数据集可能需根据具体需求进行准备和预处理。
3. 模型训练：进行模型训练前，要确保准备好足够的数据集，并根据项目需求调整模型参数。
4. 实时识别：实时手势识别部分可能需要调试和优化，以确保准确率和实时性。
5. 错误处理：项目中的异常处理部分可能需要进一步完善，以处理可能出现的错误和异常情况。

下载地址

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