m0_62926393的博客

最后的结果，重点主要在最后的输出的数字，因为后面识别6类手势，这里的六个数字代表可能性，数字越大可能性越大，最后会输出这个手势的标签和手势的名称，这次的结果是手势I，标签是1（标签是从0开始，第二个数字最大所以标签是1）找到一张图片存于任意处，最好是这个Mobilenet_v2下，都行，进入ESP-IDF,输入，因为我的ESP-IDF存储于D盘，与之前的文件不在一个盘，所以需要。准确率还很低，只能识别出一两个，原因不详，后续有更好模型的朋友请务必告诉我！编码形式如下，即可获得一个XLS形式的表格。

前言：在布署的过程中，发现无法布署，老是报错，于是重新在pycharm上进行了前两个步骤，最后成功了，本来想一个帖子写完，但发现太多了，其他内容就放到下一个帖子了。结构大概如上，这里有三个我转换的模型，不是需要这么多文件，其中test可以用于输出新的onnx模型结构，可以与原模型对照，test.py如下。将上一步获得的onnx模型粘贴到这个文件夹下，因为模型变更，需要修改图片输入的尺寸，图片处理，文件路径等等，但是大致不变。#label = int(number_str)-1 # 转换为整数 1。