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基于骨架运动的Kinect 3D手势识别 - 存在哪些库?

基于骨架运动的Kinect 3D手势识别是一种使用Kinect摄像头捕捉人体运动数据,并将其转化为3D手势识别的技术。以下是一些可用的库:

  1. OpenNI:OpenNI是一个开源的跨平台库,用于处理Kinect和其他类似设备的数据。它提供了一个简单的API,可以用于捕捉人体运动数据并将其转化为3D手势识别。
  2. NITE:NITE是一个基于OpenNI的库,用于实现自然用户界面。它提供了一个简单的API,可以用于捕捉人体运动数据并将其转化为3D手势识别。
  3. OpenCV:OpenCV是一个开源的计算机视觉库,用于处理图像和视频数据。它提供了一个简单的API,可以用于捕捉人体运动数据并将其转化为3D手势识别。
  4. MediaPipe:MediaPipe是一个开源的机器学习框架,用于处理图像和视频数据。它提供了一个简单的API,可以用于捕捉人体运动数据并将其转化为3D手势识别。
  5. TensorFlow:TensorFlow是一个开源的机器学习框架,用于处理图像和视频数据。它提供了一个简单的API,可以用于捕捉人体运动数据并将其转化为3D手势识别。
  6. PyTorch:PyTorch是一个开源的机器学习框架,用于处理图像和视频数据。它提供了一个简单的API,可以用于捕捉人体运动数据并将其转化为3D手势识别。
  7. Caffe:Caffe是一个开源的深度学习框架,用于处理图像和视频数据。它提供了一个简单的API,可以用于捕捉人体运动数据并将其转化为3D手势识别。
  8. Darknet:Darknet是一个开源的深度学习框架,用于处理图像和视频数据。它提供了一个简单的API,可以用于捕捉人体运动数据并将其转化为3D手势识别。
  9. TensorFlow.js:TensorFlow.js是一个开源的机器学习框架,用于处理图像和视频数据。它提供了一个简单的API,可以用于捕捉人体运动数据并将其转化为3D手势识别。
  10. Keras:Keras是一个开源的深度学习框架,用于处理图像和视频数据。它提供了一个简单的API,可以用于捕捉人体运动数据并将其转化为3D手势识别。

以上是一些可用的库,可以用于基于骨架运动的Kinect 3D手势识别。

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