# gesture-vrep
通过摄像头进行手势识别,控制vrep仿真机械臂
anaconda 环境部署:
conda create -n py37 python=3.7
pip install opencv-python
conda install tensorflow==1.13.1
conda install keras==2.2.4
conda install matplotlib
pip install imutils
程序介绍:
label.py 采集,制作标签数据集
model.py 定义模型
train.py 模型训练
test.py 测试手势识别结果
main.py 控制机械臂主程序
vrep.py, vrepConst.py, remoteApi.so : vrep 为 windows 提供的官方接口
puma560.ttt vrep机械臂
模型使用步骤:
1. python label.py 按照label,采集数据集,因为使用环境不同,所以最好重新采集数据集。
按 ‘c' 键,采集当前镜头框图片,作为一个label,大概按50次,采集50张。
按 ’n' 键,采集下一个label的图片,换一个手势,50张。
直到所有label都采集完
按’q‘键,退出程序,程序会自动将数据集分为训练集和验证集。
注意: 1. label 'n' 是背景图片,不用比划手势。
手势可以自定,但最好每个手势差异大一些。
2. python train.py 直接运行,设定的epoch 为 200 次,运行结束自动保存模型 'model/class.model'.
3. vrep中打开机械臂模型,点击运行。
python main.py 主程序,注意此时的手势,要和采集数据集时相似,这样模型才能预测正确。
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基于python实现通过摄像头进行手势识别,控制vrep仿真机械臂

共49个文件
stl:12个
ttt:11个
py:8个

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2024-04-22
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通过摄像头进行手势识别,控制vrep仿真机械臂 anaconda 环境部署: conda create -n py37 python=3.7 pip install opencv-python conda install tensorflow==1.13.1 conda install keras==2.2.4 conda install matplotlib pip install imutils 程序介绍: label.py 采集,制作标签数据集 model.py 定义模型 train.py 模型训练 test.py 测试手势识别结果 main.py 控制机械臂主程序 vrep.py, vrepConst.py, remoteApi.so : vrep 为 windows 提供的官方接口 puma560.ttt vrep机械臂 模型使用步骤: 1. python label.py 按照label,采集数据集,因为使用环境不同,所以最好重新采集数据集。 按 ‘c' 键,采集当前镜头框图片,作为一个label,大概按50次,采集50张。 按 ’n' 键,采集下一
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