1.【开源】轻松实现车牌检测与识别：yolov8+paddleocr【python源码+数据集】
2.谷歌开源手势识别器，手势识别手势识别手机能用，源码源码运行流畅，手势识别手势识别还有现成的源码源码App，但是手势识别手势识别被我们玩坏了
【开源】轻松实现车牌检测与识别：yolov8+paddleocr【python源码+数据集】
大家好，我是源码源码怎么打开程序源码专注于AI、AIGC、手势识别手势识别Python和计算机视觉分享的源码源码阿旭。感谢大家的手势识别手势识别支持，不要忘了点赞关注哦！源码源码 下面是手势识别手势识别往期的一些经典项目推荐：人脸考勤系统Python源码+UI界面
车牌识别停车场系统含Python源码和PyqtUI
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基于YOLOv8的行人跌倒检测Python源码+Pyqt5界面+训练代码
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正文开始： 本文将带你了解如何使用YOLOv8和PaddleOCR进行车牌检测与识别。首先，源码源码我们需要一个精确的手势识别手势识别车牌检测模型，通过yolov8训练，源码源码数据集使用了CCPD，手势识别手势识别一个针对新能源车牌的标注详尽的数据集。训练步骤包括环境配置、qt udp收发源码数据准备、模型训练，以及评估结果。模型训练后，定位精度达到了0.，这是通过PR曲线和mAP@0.5评估的。 接下来，我们利用PaddleOCR进行车牌识别。裂变播放器源码只需加载预训练模型并应用到检测到的车牌区域，即可完成识别。整个过程包括模型加载、车牌位置提取、OCR识别和结果展示。 想要亲自尝试的朋友，可以访问开源车牌检测与识别项目，获取完整的分栏讨论网站源码下载Python源码、数据集和相关代码。希望这些资源对你们的学习有所帮助！谷歌开源手势识别器，手机能用，运行流畅，还有现成的App，但是被我们玩坏了
借助TensorFlow Lite和MediaPipe，谷歌开源了一款手势识别器，自动下载源码的插件可以直接在手机上运行，实时跟踪，并且已经开源。
这款应用被称为“Hand Tracking GPU”，在安卓端有对应的apk安装包，iOS用户可以下载源代码自行编译。
App默认调用前置摄像头，若屏幕中出现的是使用者的脸，App则不会反应。使用者伸手到屏幕前，可以识别出手部的各种姿势，如数字1-9和“OK”、“点赞”手势。然而，有时App会出现“放空”现象，只能看到手，无法识别手势，此问题在推特上被提及。
值得注意的是，该App只支持一只手的手势识别，若同时将两只手放在摄像头前，只能识别一只手。因此，石头剪刀布等需要两只手配合的游戏无法实现。
这款应用背后有三个模型支持：BlazePalm模型从整个图像中界定手部轮廓，Hand Landmark模型负责定位关键点，提供个关节坐标，而Gesture Recognition模型则在手部关键点检测结果的基础上，识别比划出的手势。
MediaPipe框架被用于实现这一应用，它是一个构建机器学习pipeline的框架，用于手势识别的MediaPipe图覆盖了从拍摄到结果输出的全过程。借助MediaPipe，除了手势识别，还支持人脸检测、头发分割和物体检测。
开发者可以访问相应链接获取更多内容和资料。
