gesture-digital-recognition
一个基于mediapipe实现手势数字识别机器学习项目
create_train_set.py
使用mediapipe和调取摄像头获取每帧生成坐标集的过程(np.array)
train.py
根据坐标集生成训练集,并使用tensorflow添加3+3层构成神经网络。（使用RNN的lstm单元优化方法）
main.py
开启摄像头，测试
运行顺序 create_train_set -- train -- main
- 导入并安装依赖项。
- 使用mediapipe的特征点检测
- 提取特征点坐标值
- 设置收集的文件夹。
- 收集和测试的关键点值
- 预处理数据，创建标签和特性。
- 建立和训练LSTM中立网络
- 作出预测
- 保存权重
- 使用混淆矩阵和准确度进行评估
- 实时测试。