OpenCV 手势识别模型文件

OpenCV 手势识别模型文件可以通过训练自己的模型或使用已经预先训练好的模型来获取。

已经预先训练好的模型可以通过以下链接获取：

- https://github.com/Aravindlivewire/Opencv/blob/master/gesture_recognition.py
- https://github.com/Aravindlivewire/Opencv/blob/master/gesture_train.py

这些文件包括训练数据集、测试数据集和模型文件。

如果您想训练自己的模型，则可以使用 OpenCV 的机器学习库，例如 SVM（支持向量机）来训练模型。您需要准备一个带有手势图像的数据集，并使用 SVM 进行训练。训练完成后，您可以保存模型并在应用程序中使用。

以下是使用 SVM 训练模型的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 准备训练数据和标签
train_data = np.load('train_data.npy')
train_labels = np.load('train_labels.npy')

# 创建 SVM 模型
svm = cv2.ml.SVM_create()

# 设置 SVM 参数
svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR)
svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC)
svm.setC(2.67)

# 训练 SVM 模型
svm.train(train_data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, train_labels)

# 保存模型
svm.save('gesture_model.xml')

在上述示例中，我们准备了训练数据和标签，并使用 SVM 进行训练。训练完成后，我们将模型保存到文件中以供以后使用。