基于卷积神经网络的手势识别
项目描述
本项目提供了一个基于卷积神经网络（CNN）的手势识别系统，使用Python、TensorFlow和OpenCV进行开发。目前该系统能够识别0到7的手势。资源文件中包含了源代码和训练集，方便用户进行进一步的研究和开发。
主要功能
- 手势识别：系统能够识别0到7的手势，通过卷积神经网络进行图像分类。
- 图像预处理：预处理的主要步骤包括去噪、肤色检测、二值化、形态学处理和轮廓提取。
预处理步骤详解
1. 去噪
使用双边滤波器进行去噪处理。双边滤波器同时考虑了图像的空间关系和灰度关系，确保了图像的边界不会被模糊掉。
2. 肤色检测
采用YCrCb颜色空间的Cr分量进行肤色检测。YCrCb颜色空间能够更好地分离亮度和色度信息，Cr分量主要用于肤色检测。
3. 二值化
使用Otsu法阈值分割算法对Cr分量进行二值化处理。Otsu算法能够自动确定阈值，对图像的灰度级进行聚类，从而实现二值化。
4. 形态学处理
通过形态学操作（如膨胀和腐蚀）进一步处理二值化后的图像，去除噪声并增强手势轮廓。
5. 轮廓提取
提取手势的轮廓，为后续的卷积神经网络提供输入数据。
使用说明
- 环境配置：确保安装了Python、TensorFlow和OpenCV等必要的库。
- 数据准备：使用提供的训练集进行模型训练，或者使用自己的数据集进行训练。
- 运行代码：运行源代码，系统将自动进行手势识别。
注意事项
- 肤色检测和轮廓提取是预处理中最复杂的两步，需要根据实际情况进行调整。
- 双边滤波器的参数可以根据图像质量进行调整，以达到最佳的去噪效果。
- Otsu算法的阈值分割效果依赖于图像的灰度分布，可能需要根据具体图像进行微调。
贡献
欢迎对本项目进行改进和扩展，包括但不限于：
- 增加更多手势的识别。
- 优化预处理步骤，提高识别准确率。
- 改进模型结构，提升识别速度。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。