用python写个视频剪刀石头布识别功能

你可以使用OpenCV和深度学习框架来实现视频剪刀石头布的识别功能。下面是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np
from keras.models import load_model

# 加载模型
model = load_model('path/to/your/model.h5')

# 定义手势类别
gesture_names = {0: 'rock', 1: 'paper', 2: 'scissors'}

# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture('path/to/your/video.mp4')

while cap.isOpened():
    # 读取一帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    # 调整图像大小
    frame = cv2.resize(frame, (224, 224))
    
    # 预处理图像
    x = np.expand_dims(frame, axis=0)
    x = x / 255.0
    
    # 预测手势
    pred = model.predict(x)[0]
    gesture_id = np.argmax(pred)
    gesture_name = gesture_names[gesture_id]
    
    # 在图像上显示手势类别
    cv2.putText(frame, gesture_name, (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, (0, 255, 0), thickness=2)
    cv2.imshow('Video', frame)
    
    # 按q键退出
    if cv2.waitKey(10) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

其中，`model`是你训练好的深度学习模型，`gesture_names`是手势类别字典，`cap`是视频对象。在循环中，你需要读取视频的每一帧，调整图像大小，预处理图像，然后使用模型预测手势类别。最后，在图像上显示手势类别，并等待按下`q`键退出。