MATLAB基于卷积神经网络的手势识别资源
本仓库提供了一个基于MATLAB的卷积神经网络（CNN）手势识别资源文件，文件名为“MATLAB基于卷积神经网络的手势识别.7z”。该资源文件包含了用于手势识别的完整代码和数据集，适用于对手势0~9的图片进行识别。
资源内容
- dataset文件夹：包含手势0~9的图片文件，用于训练和测试卷积神经网络。
- train.csv 和 test.csv：手势0~9的CSV文件，记录了训练和测试数据的相关信息。
- 代码压缩包：
- CNN.m：卷积神经网络的实现代码，用于训练手势识别模型。
- cnn.mat：保存的卷积神经网络模型，可以直接加载使用。
- gesture_recognition.m：手势识别代码，通过修改文件路径可以对测试数据集中的手势图片进行识别。
使用说明
- 数据集准备：将手势图片文件放置在
dataset文件夹中，并确保train.csv和test.csv文件正确记录了图片的路径和标签。 - 训练模型：运行
CNN.m文件，训练卷积神经网络模型，训练完成后模型会自动保存为cnn.mat文件。 - 手势识别：运行
gesture_recognition.m文件，通过修改文件路径，可以对测试数据集中的手势图片进行识别。
注意事项
- 请确保MATLAB环境已安装必要的工具箱，如深度学习工具箱。
- 在使用
gesture_recognition.m文件时，请根据实际情况修改文件路径，以确保能够正确加载测试图片。
参考资料
该资源的使用方法和详细说明，请参考本人博客中的相关文章。