python 手势识别

使用tensorflow，OpenCV Keras,matplotlib完成的一个小demo 基本操作如下 1 执行liveplot.py 2 执行trackgesture.py后， 在终端命令行输入1进行手势预测，调用摄像头后，请按键盘b 和g键 此时就可以进行预测了。 权重文件：链接:https://pan.baidu.com/s/1i6OE5A9 密码:by24

#!/usr/bin/env python2
# -*- coding: utf-8 -*-
“““
Created on Thu Apr  6 01:01:43 2017
@author: abhisheksingh
“““
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense Dropout Activation Flatten
from keras.layers import Conv2D MaxPooling2D ZeroPadding2D
from keras.optimizers import SGD RMSprop adam
from keras.utils import np_utils

# We require this for Theano lib ONLY. Remove it for TensorFlow usage
from keras import backend as K

K.set_image_dim_ordering（‘th‘）

import numpy as np
# import matplotlib.pyplot as plt
import os
import theano
from PIL import Image
# SKLEARN
from sklearn.utils import shuffle
from sklearn.model_selection import train_test_split
import json

import cv2
import matplotlib
# matplotlib.use（“TkAgg“）
from matplotlib import pyplot as plt

# input image dimensions
img_rows img_cols = 200 200

# number of channels
# For grayscale use 1 value and for color images use 3 （RGB channels）
img_channels = 1

# Batch_size to train
batch_size = 32

## Number of output classes （change it accordingly）
## eg: In my case I wanted to predict 4 types of gestures （Ok Peace Punch Stop）
## NOTE: If you change this then dont forget to change Labels accordingly
nb_classes = 5

# Number of epochs to train （change it accordingly）
nb_epoch = 15  # 25

# Total number of convolutional filters to use
nb_filters = 32
# Max pooling
nb_pool = 2
# Size of convolution kernel
nb_conv = 3

# %%
#  data
path = “./“
path1 = “./gestures“  # path of folder of images

## Path2 is the folder which is fed in to training model
path2 = ‘./imgfolder_b‘

WeightFileName = [“ori_4015imgs_weights.hdf5“ “bw_4015imgs_weights.hdf5“ “bw_2510imgs_weights.hdf5“
                  “./bw_weight.hdf5“ “./final_c_weights.hdf5“ “./semiVgg_1_weights.hdf5“ “/new_wt_dropout20.hdf5“
                  “./weights-CNN-gesture_skinmask.hdf5“]

# outputs
output = [“OK“ “NOTHING“ “PEACE“ “PUNCH“ “STOP“]


# output = [“PEACE“ “STOP“ “THUMBSDOWN“ “THUMBSUP“]



# %%
# This function can be used for converting colored img to Grayscale img
# while copying images from path1 to path2
def convertToGrayImg（path1 path2）:
    listing = os.listdir（path1）
    for file in listing:
        if file.startswith（‘.‘）:
            continue
        img = Image.open（path1 + ‘/‘ + file）
        # img = img.resize（（img_rowsimg_cols））
        grayimg = img.convert（‘L‘）
        grayimg.save（path2 + ‘/‘ + file “PNG“）


# %%
def modlistdir（path）:
    listing = os.listdir（path）
    retlist = []
    for name in listing:
        # This check is to ignore any hidden files/folders
        if name.startswith（‘.‘）:
            continue
        retlist.append（name）
    return retlist


# Load CNN model
def loadCNN（wf_index）:
    global get_output
    model = Sequential（）

    model.add（Conv2D（nb_filters （nb_conv nb_conv）
                     padding=‘valid‘
                     input_shape=（img_channels img_rows img_cols）））
    convout1 = Activation（‘relu‘）
    m

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件       6148  2018-01-29 08:52  sss\CNNGestureRecognizer-master\.DS_Store

     文件         43  2017-11-22 09:45  sss\CNNGestureRecognizer-master\.gitattributes

     文件       1045  2017-11-22 09:45  sss\CNNGestureRecognizer-master\.gitignore

     文件        398  2018-01-26 21:00  sss\CNNGestureRecognizer-master\.idea\CNNGestureRecognizer-master.iml

     文件        211  2018-01-26 20:55  sss\CNNGestureRecognizer-master\.idea\misc.xml

     文件        306  2018-01-26 20:55  sss\CNNGestureRecognizer-master\.idea\modules.xml

     文件      31458  2018-01-28 19:32  sss\CNNGestureRecognizer-master\.idea\workspace.xml

     文件      12671  2018-01-28 17:49  sss\CNNGestureRecognizer-master\gestureCNN.py

     文件        144  2018-01-28 18:03  sss\CNNGestureRecognizer-master\gesturejson.txt

     文件       2399  2017-11-22 09:45  sss\CNNGestureRecognizer-master\imgfolder_b\iiiok1.png

     文件       2243  2017-11-22 09:45  sss\CNNGestureRecognizer-master\imgfolder_b\iiiok10.png

     文件       2056  2017-11-22 09:45  sss\CNNGestureRecognizer-master\imgfolder_b\iiiok100.png

     文件       2004  2017-11-22 09:45  sss\CNNGestureRecognizer-master\imgfolder_b\iiiok101.png

     文件       2311  2017-11-22 09:45  sss\CNNGestureRecognizer-master\imgfolder_b\iiiok102.png

     文件       2492  2017-11-22 09:45  sss\CNNGestureRecognizer-master\imgfolder_b\iiiok103.png

     文件       2605  2017-11-22 09:45  sss\CNNGestureRecognizer-master\imgfolder_b\iiiok104.png

     文件       2603  2017-11-22 09:45  sss\CNNGestureRecognizer-master\imgfolder_b\iiiok105.png

     文件       2541  2017-11-22 09:45  sss\CNNGestureRecognizer-master\imgfolder_b\iiiok106.png

     文件       2615  2017-11-22 09:45  sss\CNNGestureRecognizer-master\imgfolder_b\iiiok107.png

     文件       2703  2017-11-22 09:45  sss\CNNGestureRecognizer-master\imgfolder_b\iiiok108.png

     文件       2572  2017-11-22 09:45  sss\CNNGestureRecognizer-master\imgfolder_b\iiiok109.png

     文件       2304  2017-11-22 09:45  sss\CNNGestureRecognizer-master\imgfolder_b\iiiok11.png

     文件       2645  2017-11-22 09:45  sss\CNNGestureRecognizer-master\imgfolder_b\iiiok110.png

     文件       2698  2017-11-22 09:45  sss\CNNGestureRecognizer-master\imgfolder_b\iiiok111.png

     文件       2704  2017-11-22 09:45  sss\CNNGestureRecognizer-master\imgfolder_b\iiiok112.png

     文件       2699  2017-11-22 09:45  sss\CNNGestureRecognizer-master\imgfolder_b\iiiok113.png

     文件       2618  2017-11-22 09:45  sss\CNNGestureRecognizer-master\imgfolder_b\iiiok114.png

     文件       2655  2017-11-22 09:45  sss\CNNGestureRecognizer-master\imgfolder_b\iiiok115.png

     文件       2600  2017-11-22 09:45  sss\CNNGestureRecognizer-master\imgfolder_b\iiiok116.png

     文件       2594  2017-11-22 09:45  sss\CNNGestureRecognizer-master\imgfolder_b\iiiok117.png

............此处省略4032个文件信息