U8g2是嵌入式设备的单色图形库。主要应用于嵌入式设备，包括我们常见的单片机使用，最常用的是OLED屏或者LCD屏进行使用的一个库；  U8g2支持单色OLED和LCD，包括以下控制器：SSD1305，SSD1306，SSD1309，SSD1322，SSD1325，SSD1327，SSD1329，SSD1606，SSD1607，SH1106，SH1107，SH1108，SH1122，T6963，RA8835，LC7981，PCD8544，PCF8812，HX1230 ，UC1601，UC1604，UC1608，UC1610，UC1611，UC1701，ST7565，ST7567，ST7588，ST75256，NT7534，IST3020，ST7920，LD7032，KS0108，SED1520，SBN1661，IL3820，MAX7219等     可以说，基本上主流的显示控制器都支持，比如我们常见的SSD1306 12864，读者在使用该库之前请查阅自己的OLED显示控制器是否处于支持列表中。

ColorHandPose3D网络 ColorHandPose3D是一个卷积神经网络，可从单个RGB图像估计3D手势。 有关使用的数据集和其他信息，请参见。 用法：向前通过 该网络附带一个最小的示例，该示例执行正向传递并显示预测。 下载并将其解压缩到项目的根文件夹（这将创建3个文件夹：“ data”，“ results”和“ weights”） run.py-将在提供的示例上对网络进行正向传递 您可以将结果与“结果”文件夹的内容进行比较，该文件夹显示我们在系统上获得的预测。 推荐系统 推荐系统（经测试）： Ubuntu 16.04.2（xenial） 使用CUDA 8.0.44和CU

通过重建手部外观从单色图像进行准确的手部检测

这个是安卓的项目，可以在手机中打开，没有打印机也没有问题，可以调用系统的资源管理器打开手机中的图片，并且转化为单色图，如果有USB热敏打印机，则可以直接在机器中打印。