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，我是源码源码如何快速阅读源码专注于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
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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、连板起爆指标线源码数据准备、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。溯源码为什么说无权限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，获取完整的安卓小游戏教程及源码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，微信自动保存图片源码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。
