【源码】基于 Arduino 和 Python 的手套式手势辨识系统

项目简介

本项目是基于深度学习的手套式手势辨识系统，利用数位弯曲感测器和机器学习技术实现手势的即时辨识。项目分为两部分，手套端通过 Arduino 程序收集和传输数据，电脑端用 Python 程序进行手势辨识的数据处理、模型训练与推理。

项目的主要特性和功能

1. 即时手势辨识：根据弯曲感测器采集的数据，实时捕捉并分类各种手势动作。
2. 深度学习模型训练：支持用户自定义训练数据集和模型参数，提升手势识别准确率。
3. 多功能可视化：提供多种可视化模式，如实时动画和数据图像展示，便于监控系统性能。

安装使用步骤

Arduino 端

1. 安装所需的 Arduino IDE。
2. 将手套与 Arduino 开发板连接，烧录对应的程序。
3. 用工具程序检测 I2C 地址，确保所有感测器正常运行。

Python 端

1. 安装 Python 3.x 及相关依赖： bash pip install -r MC2_gesture_detection_2024/requirement.txt
2. 修改 config.ini 文件，使其与设备设置匹配。
3. 运行主程序进行模型训练或测试： 训练模式： bash python main.py --mode train --epoch_num=50 测试模式： bash python main.py --mode test --test_all --plot_cm

下载地址

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