手势识别实践 | DIY应用到剪刀石头布机器人（附代码）

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作者：Edison_G

                

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本次所有代码都是“深度学习DIY”博主贡献，主要是手势识别应用到简单的机器人。有兴趣的同学可以关注获取源代码！

1. 背景

回家看到小外甥存了很多零用钱，作为舅舅，最近手头有点紧。于是经过几天的筹划，决定制作一个剪刀石头布机器人，向小外甥挑战。以小外甥好胜的性格，一定会欣然应答。然后凭借神经网络出色的性能，赢光他的零花钱不是问题。。。嘿嘿，想想还有点美呢。

首先展示下最终的成果：

上面这个是做好的成品，效果不错，小外甥被忽悠的一愣一愣，轻松拿下他的存钱罐。

2. 原理介绍

主要就是一个图像分类的神经网络。通过摄像头，判断小外甥出拳一瞬间的手型，然后根据规则显示克制他的手型即可。例如摄像头检测到小外甥出了剪刀，那么机器人就出一个布，只要模型训练的好，妥妥的百战百胜。

——数据收集——

用过深度学习的人都知道，这货需要训练数据，而且越多越好，各种背景，光照，远近最好都能撸一些图片，这样模型的鲁棒性就会很好。我编写了一个python代码，配合opencv调用摄像头来获取手势图片。将剪刀的标签设为0，石头的标签设为1，布的标签设为2，每种采集1000张图片左右。如下图所示：

剪刀(0)对应的数据

石头(1)对应的数据

布（2）对应的数据

此时我们已经收集好了需要训练的数据，那么下一步就是设计网络了。

——网络设计——

由于只需要判断三种手势，所以一个分类网络就足够了，考虑到电脑的CPU能力有限，为了实现实时的检测，需要一个轻量级的分类网络。开源的mobilent系列，shufflenet系列，efficeentlite等都是很好的选择。这里我选择了shufflenetV2版本。通过实际测试，这个网络的效果最好。shufflenetv2的结构图如下图所示：

shufflenetv2提供了一个通道系数来平衡速度和精度。如上面表格中的0.5X，1X，1.5X，2X所示。这里我选择使用0.5X的通道系数，参数量只有1.4M，计算量只有41M，在笔记本的CPU上面足够实现实时的检测。

下图a展示了基本ResNet轻量级结构，这是一个包含3层的残差单元：首先是1x1卷积，然后是3x3的depthwise convolution（DWConv，主要是为了降低计算量），这里的3x3卷积是瓶颈层（bottleneck），紧接着是1x1卷积，最后是一个短路连接，将输入直接加到输出上。

下图b展示了改进思路：将密集的1x1卷积替换成1x1的group convolution，不过在第一个1x1卷积之后增加了一个channel shuffle操作。值得注意的是3x3卷积后面没有增加channel shuffle，按paper的意思，对于这样一个残差单元，一个channel shuffle操作是足够了。还有就是3x3的depthwise convolution之后没有使用ReLU激活函数。

下图c展示了其他改进，对原输入采用stride=2的3x3 avg pool，在depthwise convolution卷积处取stride=2保证两个通路shape相同，然后将得到特征图与输出进行连接（concat，借鉴了DenseNet？），而不是相加。极致的降低计算量与参数大小。

——网络训练——

训练选择使用pytorch框架，因为pytorch基于动态图机制，调试简单，而且训练速度也比较快，在我的笔记本上面，训练了半个小时，就能达到0.99的top1精度。下图是训练的loss和top1曲线图。

——模型部署——

其实直接使用pytorch进行推理也是可以的，知识pytorch的推理速度一般，因为网络没有做优化（量化以及层的融合），所以这里采用一种更为普遍的方式进行推理。转换成ncnn模型，使用腾讯开源的ncnn库进行推理。ncnn库的官方地址为：https://github.com/Tencent/ncnn

腾讯优图ncnn是腾讯社交网络事业群公布的首个AI开源项目，也是腾讯优图实验室第一次对外公开深度学习的研究成果。ncnn于2017年7月正式开源，作为一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架，在设计之初便将手机端的特殊场景融入核心理念，是业界首个为移动端优化的开源神经网络推断库。ncnn无第三方依赖，跨平台，在手机端cpu运算速度在开源框架中处于领先水平。基于该平台，开发者能够轻松将深度学习算法移植到手机端，输出高效的执行，进而产出人工智能APP，将AI技术带到用户指尖。

不同框架间的模型转换是目前AI项目应用落地的一大痛点。ONNX是Facebook主推的开放文件格式，pytorch/caffe2原生支持。作为目前已知同类框架中CPU运算最快的ncnn，不仅具有最小的安装包体积，还拥有最佳的跨平台兼容性。在ncnn支持ONNX格式转换后，pytorch/caffe2训练的模型便能通过平台轻松部署到手机端。与此同时，ncnn也能借助ONNX良好的项目生态，对众多框架和运行库的高兼容性，以及结构定义清晰的ONNX格式，进一步降低各框架间的转换成本，促进AI移动端生态的创新和部署。

据统计，目前Googleplay商店已有QQ、微信、微视、京东、支付宝、爱奇艺、美颜相机、快手短视频、LIKE短视频、玩美彩妆等超过30款APP，选用ncnn作为手机CNN推断库，实现包括人脸检测跟踪、人脸配准、人脸识别、人体检测跟踪、人体姿态估计、图像分类、图像美化、目标分割、风格画生成、物体检测、文本检测和识别等AI场景应用。

京东APP使用ncnn

支付宝APP使用ncnn

腾讯一直以来秉承“开放”战略，不断推动技术研发向共享、复用和开源迈进。截至目前，腾讯正式发布的开源项目共计58个。今年3月，凭借在AI开源领域卓越的技术影响，腾讯受邀成为LF深度学习基金会初始白金会员，与基金会共同维护、支持和推动人工智能领域的技术开源和革新。

腾讯优图ncnn（https://github.com/Tencent/ncnn）作为腾讯代表性的AI开源项目之一，将持续为人工智能发展助力，促进深度学习研究成果的落地应用。

转入正题：

将ncnn模型封装成一个动态库，这样可以使用python直接调用。然后结合pyqt，opencv来实现最终的剪刀石头布机器人。opencv负责读取摄像头并解码，ncnn库负责对解码后的摄像头画面进行图像分类，然后根据分类结果，找到克制手势，例如检测到“剪刀”，就出“石头”，然后将图像展示在pyqt上面。

／End.

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