CNN_Gesture:基于Python使用Opencv + keras的实时手势识别系统 源码

CNN_Gesture一个实时的手势识别脚本 基于Opencv + keras的实时手势识别系统,准确率约96%,可录制数据集。 python3.6 + opencv + keras + numpy + PIL 运行“录制手势.py”,单击opencv的窗口,如果发现背景不够干净可以通过键盘按'b'重新设置背景。 键盘按'l'进入手势录制模式,一个手势录制完成训练集后会时段3s,再开始录制测试集。每个手势训练集+测试集录制结束后,键盘再按'l'会录制下一个手势,直到所有手势都录制完成。 全部训练手势录制完,按't'进行训练,模型训练结束会得到一下内容 模型的结构图 训练集和测试集的准确率和损失折线图 测试集的重新矩阵图 .h5后缀的模型 training.py如果已经包含数据集或使用上传的数据集,可以直接运行得到模型Forecast.py可以查看每个手势的预测准确率 获得模型后,预测手势