手势识别开源项目安装与配置指南

手势识别开源项目安装与配置指南

hand-gesture-recognition-mediapipe This is a sample program that recognizes hand signs and finger gestures with a simple MLP using the detected key points. Handpose is estimated using MediaPipe. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/hand-gesture-recognition-mediapipe

1. 项目基础介绍

本项目是一个基于开源库MediaPipe的手势识别项目。它能够识别出各种手部姿态和手指动作。项目使用Python和TensorFlow编程语言，通过MediaPipe库进行手部姿态的检测，然后利用机器学习模型对手势进行分类。

2. 项目使用的关键技术和框架

• MediaPipe: 一个跨平台的框架，用于构建各种机器学习解决方案，本项目用它来检测和跟踪手部关键点。
• TensorFlow: 一个用于机器学习的开源库，本项目用它来训练和部署手势识别模型。
• Keras: TensorFlow的高级API，本项目用它来构建和训练神经网络模型。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前，请确保您的计算机满足以下要求：

• 操作系统：支持Python的操作系统（如Ubuntu 18.04+、macOS 10.13+、Windows 10+）。
• Python：Python 3.6-3.8（推荐使用Python 3.7）。
• pip：Python的包管理器。

安装步骤如下：

步骤1：安装Python和pip

根据您的操作系统，从官方网站下载并安装Python。安装完毕后，pip通常会随Python一起安装。

步骤2：安装项目依赖

打开终端或命令提示符，运行以下命令安装项目所需的所有依赖：

pip install mediapipe opencv-python tensorflow scikit-learn matplotlib

步骤3：克隆项目仓库

在终端或命令提示符中，运行以下命令克隆项目仓库到本地：

git clone https://github.com/kinivi/hand-gesture-recognition-mediapipe.git
cd hand-gesture-recognition-mediapipe

步骤4：安装模型

本项目已经提供了预训练的模型。如果您需要重新训练模型或添加新的训练数据，请参考项目README文件中的说明。

步骤5：运行示例程序

在项目根目录下，运行以下命令启动手势识别的演示程序：

python app.py

按照终端的提示操作，您可以通过摄像头实时看到手势识别的效果。

以上便是手势识别开源项目的详细安装和配置指南，按照这些步骤，即便是编程小白也可以轻松上手。祝您使用愉快！

hand-gesture-recognition-mediapipe This is a sample program that recognizes hand signs and finger gestures with a simple MLP using the detected key points. Handpose is estimated using MediaPipe. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/hand-gesture-recognition-mediapipe