手势识别

UIView详解（http://www.beyondabel.com/blog/2014/01/01/uiview/） 引言 UIView表示屏幕上的一块矩形区域，它在App中占有绝对重要的地位，因为iOS中几乎所有可视化控件都是UIView的子类。负责渲染区域的内容，并且响应该区域内发生的触摸事件 目录 1、UIView家族 2、UIView的基本属性 3、几何方法类 4、控制级别类 5、渲染类 6、动画类 7、手势类 8、移动效果类 9、基于布局约束类(iOS6.0) 10、基于布局的约束core方法(iOS 6.0) 11、基于约束的兼容性（iOS 6.0） 12、层次布局的约束（iOS 6.0） 13、设备大小布局约束(iOS 6.0) 14、布局调度(iOS 6.0) 15、状态恢复(iOS 6.0) 16、快照 （iOS7.0） 1、UIView家族 下图就是视图的内层次 2、UIView的基本属性 // UIView是否接受events事件，默认为YES BOOL userInteractionEnabled; // 用于做标识所用，默认为0 NSInteger tag; // Core Animation layer有关，在常用方法中再详细讲解 CALayer *layer; // UIView在父视图中的位置 如果是在变形的时候不要用frame

移动设计八原则 近几年，交互设计专业也有了蓬勃发展， Alan Cooper 、 Donald Norman 等人为交互设计提供了许多理论上的支持， Ben Shneiderman 提出的交互设计“黄金八法”和 Nielsen 的“启发式评估 10 条原则”为交互设计的评估提供了标准，所有这些理论和原则在移动应用的设计上依然是通用的。但移动应用有其特殊性，在设备和情景上都与普通的设计不同。因此，我们在考虑其他原则的基础上，整理了八条移动应用设计的针对性原则。 一、内容优先 对于手机而言，屏幕空间资源显得非常珍贵。为了提升屏幕空间的利用率，界面布局应以内容为核心，而提供符合用户期望的内容是移动应用获得成功的关键。如何设计和组织内容，使用户能快速理解移动应用所提供的内容，使内容真正有意义，这是非常重要的。 重组内容，使内容符合移动的特征 在 PC 上的网页内容往往相对复杂，在进行内容移动化时，并不合适把内容直接照搬到手机端。在进行移动应用设计时，应该重组内容，使其符合移动应用的特征。 移 动应用的内容应使用用户的语言，以用户熟悉的维度来组织内容，这样更容易查找目标信息，提升内容的利用率；删除无关的多余内容，让内容更简洁清晰，考虑在 小屏幕空间可以合理的布局，增加屏幕的利用率；内容要是清晰和具体的，是用户恰好需要的；内容要是有情景特征的，可以在不同的情景下给用户提供不同的情景 下的内容。

之前写了一篇 Calendar -『为移动端而生』的自定义日历 ，一直有童鞋对这个插件的手势处理存在一些问题，所以想写篇文章，来说说它的成长史~ 在阅读本文之前，确保你有稍微看过 calendar 的效果 喔~ 点击查看github， 查看calendar源码 也可以在 NPM上搜索 mob-calendar 找到它。 一、 确认需求 想做一个日历最主要的原因，当然还是因为在开发过程中频繁的遇到。而且对日历的需求又是奇葩到不行，市面上的插件都满足不了我们产品的需求。所以，我不得不动手自己造。 这段话，好像在造 上一个插件 - 级联选择器 的时候也说过 大家就当无事发生过(⁎⁍̴̛ᴗ⁍̴̛⁎) 首要问题依然是处理需求： 第1个问题：『日历的出现场景有哪些特点？』 用户不确定自己要选择的时间点或时间范围，需要一些基本的时间参照单位，比如“ 下星期一 ”、“ 下个周末 ”。 用户需要查看某个时间区间，之后再有选择性的选取时间点或时间范围，比如“ 尽可能避开周末的20天翘班请假计划 ”。 用户需要查看某个时间区间的行为记录，比如“ 查看过去几周的打卡情况 ” 当出现以上问题的时候，日历的时间定位优势就显示出来了。 第2个问题：『日历会有哪些奇葩需求？』 日历存在着点击事件，点击事件是 跳转事件 还是 高亮事件 无法预知。 日历存在着选取操作，选取的结果是 时间点 还是 时间范围 无法预知。

我使用OpenCV2.4.4的windows版本+Qt4.8.3+VS2010的编译器做了一个手势识别的小程序。 本程序主要使到了Opencv的特征训练库和最基本的图像处理的知识，包括肤色检测等等。 废话不多，先看一下基本的界面设计，以及主要功能： 相信对于Qt有一些了解的人都不会对这个界面的设计感到陌生吧！（该死，该死！）我们向下走： 紧接着是Qt导入OPenCV2.4.4的库文件：（先看一下Qt的工程文件吧） #------------------------------------------------- # # Project created by QtCreator 2013-05-25T11:16:11 # #------------------------------------------------- QT += core gui CONFIG += warn_off greaterThan(QT_MAJOR_VERSION, 4): QT += widgets TARGET = HandGesture TEMPLATE = app INCLUDEPATH += E:/MyQtCreator/MyOpenCV/opencv/build/include SOURCES += main.cpp\ handgesturedialog.cpp \ SRC

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 1.功能描述： 识别图片中的手部位置和手势类型，可识别24种常见手势，包括拳头、OK、比心、作揖、作别、祈祷、我爱你、点赞、Diss、Rock、竖中指、数字等 2.平台接入 具体接入方式比较简单，可以参考我的另一个帖子，这里就不重复了： http://ai.baidu.com/forum/topic/show/943327 3.调用攻略（Python3）及评测 3.1首先认证授权： 在开始调用任何API之前需要先进行认证授权，具体的说明请参考： http://ai.baidu.com/docs#/Auth/top 具体Python3代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- #!/usr/bin/env python import urllib import base64 import json #client_id 为官网获取的AK， client_secret 为官网获取的SK client_id =【百度云应用的AK】 client_secret =【百度云应用的SK】 #获取token def get_token(): host = ' https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials

1.功能描述： 识别图片中的手部位置和手势类型，可识别24种常见手势，包括拳头、OK、比心、作揖、作别、祈祷、我爱你、点赞、Diss、Rock、竖中指、数字等 2.平台接入 具体接入方式比较简单，可以参考我的另一个帖子，这里就不重复了： http://ai.baidu.com/forum/topic/show/943327 3.调用攻略（Python3）及评测 3.1首先认证授权： 在开始调用任何API之前需要先进行认证授权，具体的说明请参考： http://ai.baidu.com/docs#/Auth/top 具体Python3代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- #!/usr/bin/env python import urllib import base64 import json #client_id 为官网获取的AK， client_secret 为官网获取的SK client_id =【百度云应用的AK】 client_secret =【百度云应用的SK】 #获取token def get_token(): host = ' https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id= ' + client_id + '&client

在12月初，我诞生了这个想法。现在的拍摄效果的转换都是人和机器通过物理接触完成，包括开始拍摄，各种拍摄效果等，几乎都是通过手指来完成。人类具有丰富的表达自我的能力，手势是表达自我的手段之一。无论是哪个地域的文化，一些手势都有其含义。在深度学习时代，我们完全可以用手势代替手指，告诉机器我们想做什么样的事情，想调换什么拍摄模式，因此HandAI诞生了。 固然手指在更多的场合还是很方便，但我做这个事情，不想去探讨手势控制的价值以及实用性，我只是单纯想做这个事情。 效果展示视频 友情提示：后半段视频声音略大，请调小音量。 项目地址 项目功能 HandAI能识别出8种手势。这八种手势是亚洲地区常用的手势，其意义都是积极或中性的，没有贬义手势。 Note: 如果gif图像没法显示（有些图像较大），可以去github上下载项目，在 pictures 文件夹中查看。 one：背景虚化，实现景深效果，前景人物不虚化 two：背景变化 three：背景调成黑白模式，前景人物依然有色彩。 four：人脸贴纸 five：画面横向复制扩展 good：视频背景转换模式，当右上角出现红点之后，使用yeah手势（two），即可把背景换成视频数据，而不是单纯的图像。 eight：华丽防挡弹幕模式。 ok：结束录制 项目设计思路 项目包括三个深度学习模型，分别是手部关键点检测以及识别（算统一的一个模型），

【百度大脑新品体验】手势识别 作者：才能我浪费99 1.功能描述： 识别图片中的手部位置和手势类型，可识别24种常见手势，包括拳头、OK、比心、作揖、作别、祈祷、我爱你、点赞、Diss、Rock、竖中指、数字等 2.平台接入 具体接入方式比较简单，可以参考我的另一个帖子，这里就不重复了： http://ai.baidu.com/forum/topic/show/943327 3.调用攻略（Python3）及评测 3.1首先认证授权： 在开始调用任何API之前需要先进行认证授权，具体的说明请参考： http://ai.baidu.com/docs#/Auth/top 具体Python3代码如下： - - coding: utf-8 - - #!/usr/bin/env python import urllib import base64 import json #client_id 为官网获取的AK， client_secret 为官网获取的SK client_id =【百度云应用的AK】 client_secret =【百度云应用的SK】 #获取token def get_token(): host = ‘https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=’ +

石头剪刀布AI进化版 虽然人工智能目前以席卷之势，渗透各行各业，但是大多数人还处在“百姓日用而不知”的状态里，作为一个创客教师，对于新技术总是有与生俱来的敏感嗅觉，同时也希望把这些新内容教给我的学生，人工智能到底怎么玩？我的学生可以玩的转么？我的学生年龄都比较小，只是学过一些scratch，这样的水平可以玩AI么？带着这些疑问，笔者开始了自己的探索之路，在看了编程猫、mind+、mblock、Kittenblock、machine learning for kids等等的软件及网站之后，终于找到了一个看起来不那么复杂的又有AI插件的网站——广问AI (open.thinklandai.com）。 今天笔者就带领大家一起来用AI制作一个中国人小时候都会玩的游戏——石头剪刀布，说起这个石头剪刀布，它经常会作为我get新技能的第一个试水案例，比如会玩scratch之后我第一个做的是它，会玩microbit之后我第一个做的也是它，这次AI的版本当然也要做一次啦。 在开始制作之前，需要注册并用邮件激活，否则无法看到我们需要使用的AI插件，另外推荐大家使用Google Chrome浏览器，其他浏览器似乎会有看不到工程模板的情况。 顺利注册完毕之后，回到主页开始编程，进入后是标准的scratch3.0界面，唯一区别是菜单栏里多了一个叫工程模板的项目。 这里面藏着十个案例

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> EZ430 Chronos 开发设想 ：广义手势语言 终于收到了代购的开发套件，这几天都在思考究竟用它来开发一款什么样的有趣应用呢？ 终于在昨天确定了开发设想：手势语言，充分利用套件的3轴加速度感应器，捕捉手势数据，再根据预先设定的对应模型翻译成字符、数字或者指令，可以把翻译结果保留在手表内存/FLASH里，等到联机时再用RF传到PC上，也可以直接就用RF同步传送到PC上。 为什么起名为“广义手势语言”，而不是“手势交互”或者“手势输入”？因为准备设计一个比较全面的手势语言系统，类似于手语之类的，当然，还是一步步来，不可能一次就搞定，分阶段进行，最终能够跟实际的自然语言一一对应。 这种手势语言跟MCU结合紧密，比如可以直接利用手势来输入程序指令（好像需要编译才可以运行，后面再关注细节），可以直接在手表上把特定的三轴坐标翻译成指令来操作MCU的底层硬件（比如启动一个程序、进入程序的菜单进行设置，确认设置结果，等等），也可以利用手势来开启/关闭无线传输，还可以用手势来代替按钮的功能，调用不同的内置程序，修改设置什么的，比如调整时间，调整日期。 现阶段主要以手腕上可以方便佩戴的 chronos 为手势输入源，后续有一定进展后计划使用手套式传感器，每个手指头上都放置一个类似的三轴传感装置，因为手指的移动范围更灵活