CNN 手势识别源代码

当涉及到手势识别的源代码时，CNN（卷积神经网络）是一种常用的深度学习模型。下面是一个简单的CNN手势识别的源代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 构建CNN模型
model = tf.keras.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(128, activation='relu'),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 加载数据集并进行训练
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
train_images = train_images.reshape(-1, 28, 28, 1)
test_images = test_images.reshape(-1, 28, 28, 1)
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(test_images)

# 打印预测结果
for i in range(10):
    print("预测结果：", tf.argmax(predictions[i]).numpy())

这个示例代码使用了TensorFlow和Keras库来构建一个简单的CNN模型，用于手势识别任务。模型包含了多个卷积层和池化层，以及全连接层和输出层。代码中还包括了数据集的加载、模型的编译和训练，以及使用模型进行预测的部分。