基于深度学习网络的手势识别系统
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【python设计开发】基于深度学习的手势图像识别处理系统
【包括】代码 PPT 报告
2 需求分析
2.1要求
(1)用Python语言实现程序设计;
(2)初识深度学习和图像处理技术;
(3)了解深度神经网络(Deep Neural Networks,简称DNN)相关知识;
(4)【难点】了解LeNet-5 卷积神经网络模型,并进行模型训练;
(5)【难点】调参数、优化,提高测试集准确率;
(6)实现手势识别的功能,程序要有注释。
2.2运行环境
(1)WINDOWS 10系统
(2)Pycharm2020+anaconda3
随着人工智能技术的发展,手势识别成为人机交互的重要组成部分。手势识别技术不仅可以用于智能家居控制、游戏互动,还可以用于医疗健康、教育培训等多个领域。本项目旨在开发一个基于深度学习的手势识别系统,能够准确地识别预定义的手势。
本项目的目标是设计并实现一个基于深度学习的手势图像识别处理系统,该系统应具备以下功能:
1import os
2import cv2
3import numpy as np
4
5def load_data(data_dir):
6 labels = sorted(os.listdir(data_dir))
7 data = []
8 for label in labels:
9 path = os.path.join(data_dir, label)
10 for img_name in os.listdir(path):
11 img_path = os.path.join(path, img_name)
12 img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
13 img = cv2.resize(img, (32, 32)) # LeNet-5 输入尺寸
14 data.append([img, labels.index(label)])
15 return np.array(data)
16
17data_dir = 'path/to/dataset'
18data = load_data(data_dir)
1import tensorflow as tf
2from tensorflow.keras.models import Sequential
3from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
4
5def create_model():
6 model = Sequential([
7 Conv2D(6, kernel_size=(5, 5), activation='relu', input_shape=(32, 32, 1)),
8 MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
9 Conv2D(16, kernel_size=(5, 5), activation='relu'),
10 MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
11 Flatten(),
12 Dense(120, activation='relu'),
13 Dense(84, activation='relu'),
14 Dense(len(labels), activation='softmax')
15 ])
16 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
17 return model
18
19model = create_model()
python
深色版本
1from sklearn.model_selection import train_test_split
2
3X, y = data[:, 0], data[:, 1]
4X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
5
6# 将图像转换为浮点数并归一化
7X_train = X_train.reshape(-1, 32, 32, 1).astype('float32') / 255.0
8X_test = X_test.reshape(-1, 32, 32, 1).astype('float32') / 255.0
9
10history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=10, batch_size=64)
python
深色版本
1test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test)
2print(f'Test accuracy: {test_acc}')