手势识别开源项目教程

手势识别开源项目教程

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. 项目介绍

本项目是基于MediaPipe的开源手势识别项目。它能够通过简单的多层感知器（MLP）模型，利用MediaPipe检测到的关键点来识别手部标志和手指手势。项目中包含了手部姿态估计、手部标志识别模型和手指手势识别模型等组件。

2. 项目快速启动

在开始之前，请确保您的环境中已安装以下依赖项：

• MediaPipe 0.8.1
• OpenCV 3.4.2 或更新版本
• TensorFlow 2.3.0 或更新版本
• tf-nightly 2.5.0.dev 或更新版本（仅当为LSTM模型创建TFLite时需要）
• scikit-learn 0.23.2 或更新版本（如果您想显示混淆矩阵）
• matplotlib 3.3.2 或更新版本（如果您想显示混淆矩阵）

以下是快速启动项目的步骤：

首先，克隆项目到本地：

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

接着，运行以下命令启动应用：

python app.py

您可以通过以下选项来自定义运行演示：

• --device：指定相机设备编号（默认：0）
• --width：捕获时的宽度（默认：960）
• --height：捕获时的高度（默认：540）
• --use_static_image_mode：是否使用MediaPipe的静态图像模式选项（默认：不指定）
• --min_detection_confidence：检测置信度阈值（默认：0.5）
• --min_tracking_confidence：跟踪置信度阈值（默认：0.5）

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 手部标志识别：识别用户的手部标志，例如举手、握拳等。
• 手指手势识别：追踪用户手指的运动轨迹，如画圈、指点等。

最佳实践

• 数据收集：在训练模型之前，确保收集了足够的数据，并按照项目说明进行了预处理。
• 模型训练：使用Jupyter Notebook中的keypoint_classification.ipynb和point_history_classification.ipynb脚本来训练模型。
• 性能评估：在模型训练后，使用混淆矩阵等工具评估模型性能。

4. 典型生态项目

本项目可以作为以下生态项目的一部分：

• 交互式媒体：集成到交互式媒体展示中，为用户提供手势控制界面。
• 虚拟现实：结合虚拟现实设备，实现手势交互。
• 智能家居：应用于智能家居系统，通过手势控制智能设备。

以上就是本项目的基本教程，希望对您有所帮助。

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