关于python:手势识别系统Python基于深度学习卷积神经网络算法

56次阅读

共计 2404 个字符，预计需要花费 7 分钟才能阅读完成。

手势识别系统，应用 Python 作为次要开发语言，基于深度学习 TensorFlow 框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最初失去一个辨认精度较高的模型。并基于 Django 框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张图片辨认其名称。

视频 + 代码：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/gp3gifl678hhz64c

TensorFlow 是一种广泛应用于机器学习和深度学习畛域的开源软件库。它具备弱小的计算能力和灵活性，为手势识别系统的开发提供了重要反对。本章将介绍在基于 TensorFlow 的手势识别系统中所应用的关键技术，包含数据预处理、模型构建与训练以及模型优化等方面。

模型构建与训练：在 TensorFlow 中，能够应用各种深度学习模型构建手势识别系统。其中，卷积神经网络（CNN）是一种罕用的模型架构，因其在图像处理工作中表现出色而备受青眼。模型的构建过程包含定义网络结构、抉择适合的激活函数和损失函数等。在模型构建实现后，通过反向流传算法进行训练，应用标注好的数据进行迭代优化，使模型逐步收敛并进步精确

模型评估与部署：在实现模型训练后，须要对模型进行评估和测试。罕用的评估指标包含准确率、准确率、召回率和 F1 值等。通过在测试集上进行评估，能够理解模型的性能和泛化能力。在模型部署阶段，能够将训练好的模型导出为可部署的格局。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 设置数据集门路
train_data_dir = 'path/to/training/data'
validation_data_dir = 'path/to/validation/data'

# 设置模型参数
num_classes = 10
input_shape = (224, 224, 3)
batch_size = 32
epochs = 10

# 数据预处理与加强
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255,  # 归一化
                                   rotation_range=20,  # 随机旋转
                                   width_shift_range=0.2,  # 随机程度平移
                                   height_shift_range=0.2,  # 随机垂直平移
                                   horizontal_flip=True)  # 随机程度翻转

validation_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)  # 只进行归一化

# 从文件夹加载训练和验证数据
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    train_data_dir,
    target_size=input_shape[:2],
    batch_size=batch_size,
    class_mode='categorical')

validation_generator = validation_datagen.flow_from_directory(
    validation_data_dir,
    target_size=input_shape[:2],
    batch_size=batch_size,
    class_mode='categorical')

# 加载预训练的 ResNet50 模型，不包含顶层（全连贯层）base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=input_shape)

# 解冻预训练模型的权重
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

# 构建顶层分类器
model = tf.keras.models.Sequential([
    base_model,
    tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(),
    tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_generator,
          steps_per_epoch=train_generator.samples // batch_size,
          epochs=epochs,
          validation_data=validation_generator,
          validation_steps=validation_generator.samples // batch_size)

# 保留模型
model.save('gesture_recognition_model.h5')

上述示例代码中，应用了 ImageDataGenerator 来进行数据预处理和加强操作，通过调整其参数能够依据理论需要进行配置。加载了预训练的 ResNet50 模型，并在其根底上构建了顶层分类器。最初，应用 fit 函数对模型进行训练，并保留训练好的模型。

首先收集须要辨认的品种数据集
而后基于 TensorFlow 搭建 ResNet50 卷积神经网络算法模型，并通过多轮迭代训练，最终失去一个精度较高的模型，并将其保留为 h5 格局的本地文件。
基于 Django 开发网页端可视化操作平台，HTML、CSS、BootStrap 等技术搭建前端界面。Django 作为后端逻辑解决框架。Ajax 实现前后端的数据通信。

正文完