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基于CNN的手势识别：使用Keras和TensorFlow/Theano的CNNGestureRecognizer

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简介：
本项目采用CNN模型实现手势识别功能，通过Keras框架及TensorFlow/Theano后端支持，适用于手语翻译、虚拟现实等应用场景。 如果您觉得我的工作有用，请考虑支持我。这将帮助我保持动力并继续从事此类项目。 CNNGesture识别器使用Keras、Theano（现已被TensorFlow取代）及OpenCV实现的手势识别关键要求如下： - Python 3.6.1 - OpenCV 3.4.1 - Keras 2.0.2 - TensorFlow 1.2.1 （建议替代 Theano） 推荐使用Anaconda，因为它能便捷地处理多数软件包，并且便于创建与不同版本的Python、OpenCV等关键库协同工作的虚拟环境。 项目更新： 目前该项目已兼容Python3。 增加了TensorFlow支持（因Theano开发停止）。 添加了新的背景减除滤镜，这是迄今为止性能最佳的一个。 进行了多项改善性能的修改：启用预测模式后不会有FPS下降；新增应用内图形绘制功能以观察手势预测的可能性。 文件内容介绍： trackgesture.py: 主脚本启动器。包含所有UI选项代码以及用于捕获摄像机内容的OpenCV代码，并在内部调用到ges相关功能。

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  • 基于CNN的手势识别：使用Keras和TensorFlow/Theano的CNNGestureRecognizer
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    本项目采用CNN模型实现手势识别功能，通过Keras框架及TensorFlow/Theano后端支持，适用于手语翻译、虚拟现实等应用场景。 如果您觉得我的工作有用，请考虑支持我。这将帮助我保持动力并继续从事此类项目。 CNNGesture识别器使用Keras、Theano（现已被TensorFlow取代）及OpenCV实现的手势识别关键要求如下： - Python 3.6.1 - OpenCV 3.4.1 - Keras 2.0.2 - TensorFlow 1.2.1 （建议替代 Theano） 推荐使用Anaconda，因为它能便捷地处理多数软件包，并且便于创建与不同版本的Python、OpenCV等关键库协同工作的虚拟环境。 项目更新： 目前该项目已兼容Python3。 增加了TensorFlow支持（因Theano开发停止）。 添加了新的背景减除滤镜，这是迄今为止性能最佳的一个。 进行了多项改善性能的修改：启用预测模式后不会有FPS下降；新增应用内图形绘制功能以观察手势预测的可能性。 文件内容介绍： trackgesture.py: 主脚本启动器。包含所有UI选项代码以及用于捕获摄像机内容的OpenCV代码，并在内部调用到ges相关功能。
     
  • 基于CNN的ASL字母和数字手势识别：结合Keras与TensorFlow的手语检测系统
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    本项目提出了一种利用卷积神经网络（CNN）进行美国手语（ASL）字母及数字手势识别的方法，借助Keras框架与TensorFlow引擎构建高效的手语自动识别系统。 使用CNN进行手语检测：通过人的手势，并利用CNN-Keras-tensorflow技术对手势控制计算器识别ASL字母和数字。
     
  • 基于CNN的TensorFlow手势识别-Python代码下载.zip
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    本资源提供了一个使用Python编写的基于卷积神经网络（CNN）的手势识别项目，利用了TensorFlow框架。包含源代码及详细文档，便于学习和二次开发。 基于CNN使用TensorFlow的手势识别_Python_下载.zip包含了利用卷积神经网络(CNN)进行手势识别的代码和资源，适用于Python环境下的开发与学习。
     
  • 手势识别-PyTorch：基于CNN和LSTM的动作识别网络
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    本项目利用PyTorch框架开发了一个动作识别系统，采用卷积神经网络（CNN）与长短时记忆网络（LSTM）相结合的方式对手势进行分类识别。 手势动作识别微调预训练的CNN模型（如AlexNet、VGG、ResNet），然后对LSTM进行微调。该网络用于控制无人机的手势操作。 **训练步骤：** 1. 下载直升机编组数据集。 2. 将下载的数据集放置在项目的/data文件夹中。 3. 运行训练代码，指定数据文件夹的路径： ```shell python basic_lstm.py ../data ``` **测试步骤：** 使用带有指定模型的网络摄像头运行在线测试代码： ```shell cd testing python lstm_test.py ../weights/model_best_865.pth.tar ``` 依赖库包括： - pyTorch 0.3.xx - OpenCV 3.3.1 - PIL 5.0.0 - Numpy 1.13.1
     
  • 字母识别：利用TensorFlow和Keras结合CNN技术
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    本项目采用TensorFlow与Keras框架，通过卷积神经网络（CNN）实现字母图像的高效识别。 字母识别使用Keras和TensorFlow实现的卷积神经网络。它采用一个包含26个大写字母数字符号的数据集进行训练，该数据集与MNIST类似。模型通过生成的数据进行训练，在完成训练后会保存权重，并转换成TensorFlow.js支持的格式。此外，还开发了一个实时网络应用程序来展示这一功能。
     
  • CNN-FaceRecognizer-Keras: 基于CNN的人脸识别
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    CNN-FaceRecognizer-Keras 是一个基于卷积神经网络（CNN）的人脸识别项目，利用Keras框架实现高效准确的人脸检测与验证功能。 CNN-FaceRec基于Keras的CNN人脸识别所需环境为：tensorflow-gpu==2.0.0, Keras==2.3.1, h5py==2.10.0。 使用方法： - 下载好权重文件并将其放置在logs文件夹里。 - 将人脸训练集图片放入data/face/目录中。 - 将人脸测试集图像放入data/test目录中。 运行Face_Rec.py即可实现对data/test文件下的人脸识别。若要训练一个简单模型，可以运行EasyNet_train.py。
     
  • 手势识别：利用TensorFlow2.0、OpenCV和CNN实现0-9数字的手势识别
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    本项目采用TensorFlow2.0框架及卷积神经网络(CNN)技术，在OpenCV支持下完成手部图像采集与预处理，旨在准确识别手势表达的0至9数字。 手势识别基于TensorFlow 2.0 + OpenCV + CNN实现，用于识别0-9的手势，请参阅我的以获取详细信息。 简化后：使用TensorFlow 2.0、OpenCV 和CNN技术来完成从0到9的手势识别项目，详情请参考相关文档或平台上的说明。
     
  • 基于CNN的手势静态识别系统
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    本系统采用卷积神经网络（CNN）技术，专注于手势图像的分析与识别，实现对多种静态手势的有效辨识。 基于CNN的静态手势识别系统提供完整代码实现，能够使用二值化模型和高斯肤色模型进行手掌分割。该系统不包含预训练的CNN权重文件，如需获取可参考相关博客下载。
     
  • 基于TensorFlow 2.x的手势识别项目.zip
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    本项目为一个利用TensorFlow 2.x框架开发的手势识别系统，通过机器学习技术解析并分类不同手势信号。 人体关键点、人体属性、动作捕捉和手势识别项目易于使用，适合交流学习。
     
  • 基于Python和TensorFlow的卷积神经网络手势识别
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    本项目运用Python与TensorFlow构建卷积神经网络模型，专注于手部姿势的精准识别，为智能交互提供强有力的技术支持。 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种深度学习模型，在图像处理领域得到广泛应用，包括图像分类、目标检测、图像识别等任务。本项目中采用Python编程语言结合TensorFlow框架实现手势识别功能。 在进行手势识别时，首先需要收集各种角度和光照条件下不同人执行特定手势的图片数据作为训练集。这些数据通常包含0-7的手势实例，每个数字代表一个不同的手势类别，此类问题被视为多类分类任务。 卷积神经网络的核心组件包括卷积层、池化层、全连接层以及激活函数等。其中，卷积层利用可学习的滤波器对输入图像进行特征提取；池化层则用于降低数据维度以减少计算量并保持模型泛化能力；而全连接层负责将前面提取到的特征分类处理。此外，ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数引入非线性特性使网络能够更好地学习复杂模式。 在训练过程中通常采用交叉熵作为损失函数，并使用优化器如Adam或SGD来调整权重以最小化该损失值。同时还需要对数据进行预处理操作，例如归一化和增强等措施可以提高模型性能表现。 当完成模型训练后，则需要通过测试集评估其效果，常用指标包括准确率、精确率、召回率及F1分数等；对于多类分类任务来说混淆矩阵也是重要的评价工具之一。它可以直观地展示出不同类别上的具体表现情况。 该项目主要包含以下几个部分： - 数据预处理：读取图像并转换为灰度或RGB格式，缩放尺寸和归一化像素值； - 构建CNN模型：定义卷积层、池化层以及全连接层结构，并选取合适的激活函数与损失函数； - 训练模型：设置训练迭代次数、批次大小及学习率等参数后调用TensorFlow API进行训练操作； - 模型评估：在验证集上测试性能并根据需要调整超参以优化结果表现； - 测试应用：最后使用测试数据来检验最终效果，并部署到实际应用场景中。 该项目展示了如何利用Python、TensorFlow和CNN技术解决手势识别问题，为图像处理提供了实用案例。通过深入研究与改进此项目可以进一步提升手势识别准确度及鲁棒性并将其应用于更多的人机交互场景当中。