基于卷积神经网络（CNN）的手势识别

手势识别是计算机视觉领域的一个重要应用，它可以通过分析人的手势动作来理解和交互。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种广泛应用于图像处理任务的深度学习模型，它在手势识别中取得了显著的成果。本文将介绍如何使用CNN实现手势识别，并提供相应的源代码。

1. 数据集准备
   手势识别任务需要一个包含手势图像和对应标签的数据集。可以使用公开的手势数据集，如MNIST手势数据集，它包含了手势数字0到9的图像。另外，你也可以自己收集手势图像并手动标注标签。确保你的数据集包含足够数量的图像样本，并且标签与手势动作对应。

2. 数据预处理
   在训练CNN之前，需要对手势图像进行预处理。常见的预处理步骤包括图像缩放、归一化、灰度化等。你可以使用Python的图像处理库如OpenCV来完成这些操作。此外，还可以进行数据增强来扩充数据集，例如旋转、平移、翻转等操作，以增加模型的鲁棒性。

下面是一个简单的数据预处理示例代码：

import cv2
import numpy as np

def preprocess_image(