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Emojinator

基于机器学习的手势表情识别与分类

Emojinator项目通过机器学习技术提供不同手势表情的识别和分类解决方案。项目包含多个版本(如Emojinator 2.0和3.0),有详细的文件组织结构和创建手势及训练模型的代码。特别适合需处理电子消息和网页表情符号的应用场景,欢迎开发者们尝试使用。

项目简介

Emojinator 是一个帮助识别和分类手部表情符号的项目。该项目通过机器学习技术,能够识别不同的手部姿势,并将其转化为对应的表情符号。

版本信息

Emojinator 项目经过多次迭代,开发了多个版本以提升功能和性能:

  • Emojinator 1.0:基础版本,提供手部表情符号识别功能。
  • Emojinator 2.0:在原有功能基础上进行了优化。
  • Emojinator 3.0:为进一步增强用户体验和识别准确性进行了升级。

另外,项目的一部分内容已经迁移到其他仓库,包括「剪刀石头布蜥蜴斯波克」和「EmoGram」。

表情符号简介

表情符号是用在电子信息和网页中的图标和笑脸。这些表情符号包含各种类型,如面部表情、常见物品、地点、天气类型和动物等。它们和表情符号很类似,但表情符号是实际图片,而非文本符号。

文件组织结构

Emojinator 项目的文件结构组织非常有条理,包含多个脚本、资源以及数据目录:

  • CreateGest.py:用于创建手势的脚本。
  • TrainEmojinator.py:用于训练机器学习模型的脚本。
  • Emojinator.py:Emojinator 的主应用程序。
  • gestures:存储各种手势的文件夹,分类为 0 到 11 的不同手势。
  • hand_emo:包含用于预测的手部表情符号图片,编号从 0 到 12。
  • LICENSEreadme.md:项目的许可证和简介文件。

项目成果展示

以下是不同版本及相关项目的成果展示:

  • Emojinator
    • 展示了手势识别的动态图,如何通过项目准确识别手部姿势。
  • Emojinator 2.0
    • 进一步展示性能改进后的动态图。
  • Emojinator 3.0
    • 改进界面的更大-scale展现。
  • 剪刀石头布蜥蜴斯波克
    • 项目成果展示了游戏机制的动态图。
  • EmoGram
    • 展示了图像识别和表情符号生成的动态图。

项目引用

如果需要引用 Emojinator 项目,可以使用以下格式:

@article{emojinator,
author = {Bahadur, Akshay},
journal = {https://github.com/akshaybahadur21/Emojinator},
month = {01},
title = {{Emojinator}},
year = {2018}
}

项目由 Akshay Bahadur 制作完成,并融入了他的热情与努力。这个项目不仅在技术上展现了创新,也为表情符号的识别及应用提供了新的视角。

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