Sebastien Marcel Static Hand Posture Database提供了6种手势姿势，如下图，分别代表 - A - B - C - five - point - V 图片格式为.ppm - PBM 是位图（bitmap），仅有黑与白，没有灰 - PGM 是灰度图（grayscale） - PPM 是通过RGB三种颜色显现的图像（pixmaps） 压缩包内含有两个文件夹分别是 shp_marcel_train.tar.gz：训练数据 shp_marcel_test.tar.gz：测试数据 每个文件夹内含有6个子文件夹 A：手势A B：手势B C：手势C Five：手势five Point：手势point V：手势V MiniTrieschGallery：该数据集的旧版本，可无视

基于Tensorflow的手势识别+数据集+项目操作说明(期末大作业).zip 资源包含10种手势数据集 包含训练模型的代码和预测代码，可自己训练模型。 人工智能课程期末大作业，导师指导，项目小组已评优，可放心下载使用借鉴！

手势数据集，2000张图片，每类手势100-500张图片不等。图片是我的家人和朋友，包含了8类不同的手势。图片尺寸为207 207。 手势数据集，2000张图片，每类手势100-500张图片不等。图片是我的家人和朋友，包含了8类不同的手势。图片尺寸为207 207。

手势识别8738张可识别0-10共计11种手势。0 count = 775 1 count = 682 2 count = 759 3 count = 785 4 count = 720 5 count = 926 6 count = 470 7 count = 848 8 count = 706 9 count = 1366 10 count = 752 由于文件较大放txt下载

这是HaGRID手势识别数据集使用说明和下载，原文连接：https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/126725796 ， HaGRID数据集数量特别大，有716GB的大小，包含 552,992 个 FullHD (1920 × 1080) RGB 图像。 此外，如果帧中有第二只手，则某些图像具有 no_gesture 类。 这个额外的类包含 123,589 个样本。 数据分为 92% 的训练集和 8% 的 测试集，其中 509,323 幅图像用于训练，43,669 幅图像用于测试。 提供手势动作识别数据集，共18个手势类别，每个类别约含有7000张图片，总共123731张图片(12W+) 提供所有图片的json标注格式文件，即原始HaGRID数据集的标注格式 提供所有图片的XML标注格式文件，即转换为VOC数据集的格式 提供所有手势区域的图片，每个标注框的手部区域都裁剪下来，并保存在Classification文件夹下 可用于手势目标检测模型训练 可用于手势分类识别模型训练

百度“深度学习”训练营 >>> “手势识别”项目的数据集。内包含数千张0-9手势照片。 百度“深度学习”训练营 >>> “手势识别”项目的数据集。内包含数千张0-9手势照片。

\清华大学手势数据集\20181128\user6\... .dat文件（4500个） 举例：user6-1-1-1-1-r1.dat #资源达人分享计划#

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吴恩达课程手势数据集,跟我的博客对应的，不想花积分的化，博客找我，我发邮箱

Coursera - Deep Learning课程中用到的数字手势数据集（SIGNS），用于第二课Tensorflow Tutorial一节的编程练习。