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tz28

Chinese-number-gestures-recognition

基于卷积神经网络的数字手势识别安卓APP,识别数字手势0-10(The number gestures recognition Android APP based on convolutional neural network(CNN), which can recognize the gestures corresponding number 0 to 10)

Model DevelopmentClassical MLJava
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创建于 2018-07-21 · 更新于 2026-10-01 · 今日第 14238 名
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tz28

tz28/Chinese-number-gestures-recognition 排名第 14,238,有 750 个星标。

同类别比较

tz28/Chinese-number-gestures-recognition 排名第 14,238,此处有 8 个同类条目;texttron/tevatron 排名第 14,237。

同类别比较
名称排名指标
Tencent-Hunyuan/HY-SOAR14,222
语言:
Python
星标数:
751
分叉数:
65
简介:
HY-SOAR:Self-Correction for Optimal Alignment and Refinement in Diffusion Models
ShuaiLYU/Deep-Learning-Approach-for-Surface-Defect-Detection14,230
语言:
Python
星标数:
750
分叉数:
257
简介:
A Tensorflow implementation of "Segmentation-Based Deep-Learning Approach for Surface-Defect Detection"
google-research/dreamer14,232
语言:
Python
星标数:
750
分叉数:
84
简介:
Dream to Control: Learning Behaviors by Latent Imagination
texttron/tevatron14,237
语言:
Python
星标数:
750
分叉数:
131
简介:
Tevatron - Unified Document Retrieval Toolkit across Scale, Language, and Modality. Demo in SIGIR 2023, SIGIR 2025.
SWE-Gym/SWE-Gym14,239
语言:
Jupyter Notebook
星标数:
749
分叉数:
46
简介:
Code for Paper: Training Software Engineering Agents and Verifiers with SWE-Gym [ICML 2025]
dbolya/tide14,243
语言:
Python
星标数:
749
分叉数:
119
简介:
A General Toolbox for Identifying Object Detection Errors
jwyang/graph-rcnn.pytorch14,246
语言:
Python
星标数:
749
分叉数:
159
简介:
[ECCV 2018] Official code for "Graph R-CNN for Scene Graph Generation"
microsoft/FocalNet14,248
语言:
Python
星标数:
749
分叉数:
62
简介:
[NeurIPS 2022] Official code for "Focal Modulation Networks"
关键参数与规格
关键参数与规格
参数值
语言Java
类别Model Development
子类别Classical ML
星标数750
分叉数176
贡献者1
创建日期2018-07-21
更新日期2026-10-01
1 天星标数0
7 天星标数0
排名14,238
上次排名14,097
排名变化-141
7 天星标排名14,368
上次 7 天星标排名14,379
7 天星标排名变化11
总星标排名14,083
上次总星标排名14,050
总星标排名变化-33
国家China
README 摘录

中文 | English Chinese-number-gestures-recognition Chinese number gestures recognition app(数字手势识别APP,识别0-10) 基于卷积神经网络的数字手势识别APP(安卓) 1、项目简介 这是一个基于卷积神经网络的数字手势识别APP(安卓),主要功能为:通过手机摄像

头识别做出的数字手势,能够识别数字0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 对应的手势。 Chinese-number-gestures-recognition项目下包含两块代码:1. digital_gesture_recognition为PC端处理数据及训练模型代码,编程语言为python。 6, PIL,硬件NVIDIA GTX1070, 16GB momery APP端:Android

studio3. 1、原始数据集 地址: 该数据集共215张数字手势图片,该数据集由我的朋友们自己拍照,感谢他们的帮助。 2、数据增强(data augmentation)后的数据集 地址: 原始图片通过平移,拉伸,旋转等操作,每张图片生成100张

,使用的生成代码为 digital_gesture_recognition/data_augmentation. 如果您的网络带宽下载速度较慢,可以使用原始数据集和digital_gesture_recognition/data_augmentation. 3、压缩后的数据集 把每张图片缩放到64*64大小,形成的数据集为:digital_gesture_recognition/resized_img,共21592张图片,采

用的压缩算法为TensorFlow中area interpolation。 digital_gesture_recognition/resized_img_split数据集和resized_img是相同的,只是分割成了10个小文件夹。 4、H5数据集 地址: 此h5数据集由resized_img中图片转化为h5文件得来。 此数据集的大小为:21592*64*64*3,您可以

使用 **h5py** 库来对此数据集进行操作。 比如,你可以使用如下语句来载入数据集: 4、训练好的模型 digital_gesture_recognition/model_200中为epoch=200训练得到的模型,也是APP中使用的模型,model_2500 则为epoch=2500训练的模型。 在PC端随机测

试几张好友拍的照片(在训练集、测试集中均没有

常见问题

记录了多少星标和分叉?

tz28/Chinese-number-gestures-recognition 有 750 个星标和 176 个分叉。

仓库排名是多少?

tz28/Chinese-number-gestures-recognition 排名第 14,238。

记录的语言和类别是什么?

tz28/Chinese-number-gestures-recognition 有 750 个星标,语言为 Java,类别为 Model Development。

哪个仓库排名最接近?

tz28/Chinese-number-gestures-recognition 与 texttron/tevatron 比较,后者排名第 14,237,有 750 个星标。

README

中文 | English

Chinese-number-gestures-recognition

Chinese number gestures recognition app(数字手势识别APP,识别0-10)

基于卷积神经网络的数字手势识别APP(安卓)

1、项目简介

这是一个基于卷积神经网络的数字手势识别APP(安卓),主要功能为:通过手机摄像头识别做出的数字手势,能够识别数字0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 对应的手势。

Chinese-number-gestures-recognition项目下包含两块代码:1. DigitalGestureRecognition为安卓APP代码;2. digital_gesture_recognition为PC端处理数据及训练模型代码,编程语言为python。

开发环境:

PC端:python3.6, TensorFlow-gpu1.8, keras2.1.6, PIL,硬件NVIDIA GTX1070, 16GB momery

APP端:Android studio3.1.2, TensorFlow Lite, opencv-3.4.0-android-sdk

2、APP识别结果演示

2.1、白天场景

2.2、夜间场景

2.3、复杂场景(正确率较低,碰运气...仅仅是会心一笑,只是好奇试一试)

3、数据集

3.1、原始数据集

地址:https://pan.baidu.com/s/1whTtvo6GjIFbfKTYXzTZgQ

该数据集共215张数字手势图片,该数据集由我的朋友们自己拍照,感谢他们的帮助。每张图片对应的标签已标记在图片的命名中,图片命名格式为:标签_编号。例如:

数据集还是太少了,因此,有奉献精神的同学,可以把您拍到的照片放到 collect_picture 文件下,命名规则参照上面的命名,原则上,命名只要保证 “标签_”即可,“_”后面随意。

3.2、数据增强(data augmentation)后的数据集

地址:https://pan.baidu.com/s/1_tLq_HcSmI1kg7VY9pnG5g

原始图片通过平移,拉伸,旋转等操作,每张图片生成100张,使用的生成代码为 digital_gesture_recognition/data_augmentation.py。故生成后的数据集共21592张图片。

NOTE: 该数据集大小为11.6GB,压缩后约11GB。如果您的网络带宽下载速度较慢,可以使用原始数据集和digital_gesture_recognition/data_augmentation.py自己重新生成。

3.3、压缩后的数据集

把每张图片缩放到64*64大小,形成的数据集为:digital_gesture_recognition/resized_img,共21592张图片,采用的压缩算法为TensorFlow中area interpolation。digital_gesture_recognition/resized_img_split数据集和resized_img是相同的,只是分割成了10个小文件夹。

3.4、H5数据集

地址:https://pan.baidu.com/s/1COV1UVM37X7jueg3wGfXWw

此h5数据集由resized_img中图片转化为h5文件得来。此数据集的大小为:215926464*3,您可以使用 h5py 库来对此数据集进行操作。比如,你可以使用如下语句来载入数据集:

data = h5py.File("dataset//data.h5","r")
X_data = np.array(data['X']) #data['X']是h5py._hl.dataset.Dataset类型,转化为array
Y_data = np.array(data['Y'])

4、训练好的模型

digital_gesture_recognition/model_200中为epoch=200训练得到的模型,也是APP中使用的模型,model_2500 则为epoch=2500训练的模型。在PC端训练得到的模型在训练集、测试集上的accuracy分别为:99.8%和99.5%。在APP上因为面临的环境更加复杂,准确率远没有达到这个数字。在PC端随机测试几张好友拍的照片(在训练集、测试集中均没有出现过),测试结果比较满意,测试结果如下:

5、Android Studio环境的配置

将训练好的模型迁移到Android Studio中,教程见本人博客:https://blog.csdn.net/u012328159/article/details/81101074

在Android studio中配置OpenCV环境,参见本人博客:https://blog.csdn.net/u012328159/article/details/81094436

关于此项目其它的介绍,请参见本人博客:https://blog.csdn.net/u012328159/article/details/81123018

注:APP中相机部分使用了CHNicelee的代码,地址:https://github.com/CHNicelee/CameraDemo 感谢。CHNicelee关于此相机代码的博客地址:https://blog.csdn.net/q1242027878/article/details/78704837

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