017手势识别_ui界面

代码仓库和演示地址找017期:

到此一游7758258的个人空间_哔哩哔哩_bilibili

效果演示图如下:

通过打开摄像头,实时读取画面,训练好的模型识别当前手势。

代码文件展示如下:

其中dataset文件夹用于存放图片数据集和对应的xml格式标签

01create_txt.py将图片名称保存在txt文本中用于训练。

02train.py读取图片进行训练。

03predict.py可以进行单张图片的手势识别。

04pyqt界面.py打开摄像头,对画面进行实时的手势识别。

基于深度学习手势识别UI界面代码可以分为两个主要部分:前端和后端。前端负责用户交互和界面展示,后端则处理手势识别的算法和模型。 以下是一个简单的基于深度学习手势识别UI界面代码示例: 前端代码(使用Python的Tkinter库): ```python import tkinter as tk from PIL import ImageTk, Image # 创建窗口 window = tk.Tk() window.title("手势识别UI界面") # 创建画布 canvas = tk.Canvas(window, width=400, height=400) canvas.pack() # 显示手势图片 image = Image.open("gesture_image.jpg") image = image.resize((400, 400), Image.ANTIALIAS) photo = ImageTk.PhotoImage(image) canvas.create_image(0, 0, anchor=tk.NW, image=photo) # 创建按钮 button = tk.Button(window, text="识别手势") button.pack() # 运行窗口 window.mainloop() ``` 后端代码(使用Python深度学习框架TensorFlow): ```python import tensorflow as tf # 加载训练好的模型 model = tf.keras.models.load_model("gesture_model.h5") # 进行手势识别 def recognize_gesture(image): # 对图像进行预处理 processed_image = preprocess_image(image) # 使用模型进行预测 prediction = model.predict(processed_image) # 解析预测结果 gesture = parse_prediction(prediction) return gesture # 预处理图像 def preprocess_image(image): # 进行图像预处理操作,如缩放、归一化等 return processed_image # 解析预测结果 def parse_prediction(prediction): # 解析预测结果,返回手势类别 return gesture_class # 调用手势识别函数 gesture = recognize_gesture(image) print("识别结果:", gesture) ``` 请注意,以上代码仅为示例,实际的手势识别UI界面代码可能会更加复杂,并且需要根据具体的需求进行定制。另外,手势识别的算法和模型的实现也需要根据具体情况进行选择和训练。
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