pytorch alexnet实时手势识别代码
时间: 2023-10-22 20:07:19 浏览: 135
以下是一个基于PyTorch的AlexNet实时手势识别代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
import torch
import torchvision.transforms as transforms
from torch.autograd import Variable
from model import AlexNet # 从自定义模块中导入AlexNet模型
# 加载训练好的AlexNet模型
model = AlexNet(num_classes=6)
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
# 定义手势类别标签
gesture_labels = {
0: 'fist',
1: 'five',
2: 'ok',
3: 'point',
4: 'swing',
5: 'thumb'
}
# 定义摄像头参数
cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)
# 定义图像预处理函数
def preprocess(image):
# 转换为PIL图像
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
image = transforms.ToPILImage()(image)
# 缩放为256x256大小
image = transforms.Resize((256,256))(image)
# 中心裁剪为224x224大小
image = transforms.CenterCrop((224,224))(image)
# 转换为Tensor并进行标准化
image = transforms.ToTensor()(image)
image = transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])(image)
# 添加一个维度作为批处理维度
image.unsqueeze_(0)
# 返回预处理后的图像
return image
# 开始循环捕获摄像头图像
while True:
# 读取摄像头图像
ret, frame = cap.read()
# 镜像翻转图像(因为摄像头捕获的图像默认是左右反转的)
frame = cv2.flip(frame, 1)
# 对图像进行预处理
image = preprocess(frame)
# 将Tensor转换为Variable
image = Variable(image)
# 将图像输入模型进行预测
output = model(image)
# 获取预测结果中概率最大的类别
_, predicted = torch.max(output.data, 1)
# 在图像上绘制手势类别标签
cv2.putText(frame, gesture_labels[int(predicted)], (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
# 显示图像
cv2.imshow('Real-time Gesture Recognition', frame)
# 按下q键退出循环
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放摄像头资源
cap.release()
# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()
```
需要注意的是,上述代码中的模型定义、手势类别标签和图像预处理函数都需要根据实际情况进行修改。此外,上述代码中的模型、图像预处理函数等都需要自己实现。
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