一般做手形识别，会先做肤色分割，因为人的皮肤颜色（黄种人哈），在HSV颜色空间下，和背景相比有明显的差别，所以利用肤色可以很好的提取手的区域。
在此 我使用形状匹配（matchShapes）来做，手形的对比，识别出手形代表的数字意义。当然这种方法非常依赖于模板的丰富性，有很大的局限性。
2019-12-21 20:14:23
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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
2019-12-21 20:09:50
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一个可选定roi区域拍照的程序文本代码以及用其创作的手部样本1000份，只要在一块白色的背景前设置ROI，即可利用摄像头将输入设备的视频分成大量可用于分类器、神经网络训练的手势图片。
2019-12-21 20:08:43
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