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Gesture Recognition with TensorFlow and CNN: Real-time Hand Gesture Detection Using Convolutional Neural Networks (Includes GUI)

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简介：
本项目利用TensorFlow和卷积神经网络（CNN）实现手势识别系统，专注于实时手部姿态检测，并提供图形用户界面（GUI）。 利用卷积神经网络实时识别手势动作 本项目旨在识别五种不同的手势动作：剪刀、石头、布、OK以及good。 项目文件如下： - data 文件夹：存放训练集、测试集及在线检测时保存的图像。 - ges_ico 文件夹：包含UI窗口使用的各种图标。 - log 文件夹：存储经过训练后的CNN网络模型参数。 - CallFrame.py 文件：负责调用界面文件并编写信号与槽函数，是界面逻辑的核心部分。 - Frame.py 文件：通过PyQt5的设计工具生成的用户界面布局和控件定义文件，用于构建图形化操作界面。 - GetTestImage.py 文件：使用OpenCV获取图片并对图像进行标记处理，以创建测试集。 - GetTrainImage.py 文件：同样利用OpenCV来采集并标注训练用的数据集。 - SaveGesture.py 文件：通过实时捕捉视频帧中的手势动作，并对其进行预处理以便于后续的识别操作。该文件是实现在线检测的核心部件之一。 - TestGesture.py 文件：将实时捕获到的手势图片传送到已训练好的CNN模型中进行预测，从而完成对手势类型的实际分类任务。

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  • Gesture Recognition with TensorFlow and CNN: Real-time Hand Gesture Detection Using Convolutional Neural
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    本项目利用TensorFlow和卷积神经网络（CNN）实现手势识别系统，专注于实时手部姿态检测，并提供图形用户界面（GUI）。 利用卷积神经网络实时识别手势动作 本项目旨在识别五种不同的手势动作：剪刀、石头、布、OK以及good。 项目文件如下： - data 文件夹：存放训练集、测试集及在线检测时保存的图像。 - ges_ico 文件夹：包含UI窗口使用的各种图标。 - log 文件夹：存储经过训练后的CNN网络模型参数。 - CallFrame.py 文件：负责调用界面文件并编写信号与槽函数，是界面逻辑的核心部分。 - Frame.py 文件：通过PyQt5的设计工具生成的用户界面布局和控件定义文件，用于构建图形化操作界面。 - GetTestImage.py 文件：使用OpenCV获取图片并对图像进行标记处理，以创建测试集。 - GetTrainImage.py 文件：同样利用OpenCV来采集并标注训练用的数据集。 - SaveGesture.py 文件：通过实时捕捉视频帧中的手势动作，并对其进行预处理以便于后续的识别操作。该文件是实现在线检测的核心部件之一。 - TestGesture.py 文件：将实时捕获到的手势图片传送到已训练好的CNN模型中进行预测，从而完成对手势类型的实际分类任务。
     
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