CNN_Gesture:基于Python，使用Opencv + keras的实时手势识别系统-源码
CNN_Gesture一个实时的手势识别脚本
基于Opencv + keras的实时手势识别系统，准确率约96％，可录制数据集。
python3.6 + opencv + keras + numpy + PIL
运行“录制手势.py”，单击opencv的窗口，如果发现背景不够干净可以通过键盘按'b'重新设置背景。
键盘按'l'进入手势录制模式，一个手势录制完成训练集后会时段3s，再开始录制测试集。每个手势训练集+测试集录制结束后，键盘再按'l'会录制下一个手势，直到所有手势都录制完成。
全部训练手势录制完，按't'进行训练，模型训练结束会得到一下内容
模型的结构图
训练集和测试集的准确率和损失折线图
测试集的重新矩阵图
.h5后缀的模型
training.py如果已经包含数据集或使用上传的数据集，可以直接运行得到模型Forecast.py可以查看每个手势的预测准确率
获得模型后，预测手势
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