【源码】基于TensorFlow Lite和ESP32的手势识别系统

项目简介

本项目提供了训练手势识别模型所需的代码与脚本，训练好的模型可在ESP32和MPU6050 IMU组合的硬件上运行，从而实现对特定手势的识别。

项目的主要特性和功能

1. 模型训练：可利用自定义的训练数据，基于tflite - micro项目代码进行手势识别模型的训练。
2. 硬件适配：修改Arduino库中的示例代码，使其适配ESP32和MPU6050硬件，能从MPU6050读取加速度计数据。
3. 数据采集：提供Arduino脚本，借助ESP32和MPU6050采集手势训练数据。
4. 示例数据：包含一个人做出“wing”“ring”“slope”等手势的示例数据集，以及无手势时的负样本数据。

安装使用步骤

环境准备

1. 安装Arduino IDE，安装说明见https://www.arduino.cc/en/software。
2. 按照https://docs.espressif.com/projects/arduino - esp32/en/latest/installing.html的说明，在Arduino IDE中配置ESP32支持，本项目使用的版本为2.0.5。

操作步骤

1. 数据采集：打开Arduino IDE中的gesture_capture.ino文件，编译并上传到ESP32，打开串口监视器。发送o开始采集加速度数据，发送p停止采集。将串口监视器输出复制保存为output_<gesture>_<name>.txt文件，每个手势的数据存放在单独文件夹中。
2. 运行识别：将magic_wand_esp32_mpu6050文件夹中的代码上传到ESP32，即可运行手势识别。

下载地址

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