基于CNN的手势识别代码教程-自行添加图片数据集

资源摘要信息:"本资源是一个关于HTML网页版CNN手势识别系统的项目，项目采用Python语言及PyTorch深度学习框架实现。项目文件通过zip压缩包的形式提供，文件解压后会包含五个核心文件：两个Python脚本（02深度学习模型训练.py、03html_server.py），一个数据集生成脚本（01数据集文本生成制作.py），一个环境配置文件（requirement.txt），以及一个说明文档（说明文档.docx）。此外，还包括一个用于存放数据集图片的文件夹（数据集）和一个存放HTML模板文件的文件夹（templates）。值得注意的是，该项目并不包含实际的图片数据集，用户需要自行准备并组织图片数据集。 项目特点包括： 1. 基于Python和PyTorch：项目使用Python编程语言，PyTorch框架用于构建深度学习模型。 ***N（卷积神经网络）：项目采用CNN作为模型结构，用于学习和识别不同的手势图像。 3. 数据集自定义：数据集文件夹由用户自行创建，可以按类别划分，每个类别对应一个文件夹。用户需要将图片放入相应的文件夹以形成训练和验证集。 4. 逐行注释：所有代码文件均包含中文注释，便于理解代码逻辑。 5. 集成HTML服务器：项目包含一个HTML服务器脚本，可以将训练好的模型部署为一个网页版应用，实现手势识别功能。 6. 环境配置：项目提供环境配置文件，包含所有必要的库和框架版本信息，推荐使用Anaconda进行安装，以确保环境稳定。 使用该项目前，用户需要具备一定的Python编程基础和对PyTorch框架有所了解。此外，用户还需要熟悉HTML和基本的网页开发知识，以便理解如何将模型部署为网页应用。整个项目分为三个步骤： 1. 准备数据集：用户需要自行搜集图片，并按照项目要求组织到数据集文件夹中。 2. 生成数据集文本：运行01数据集文本生成制作.py脚本，将图片路径和对应标签生成为txt文件，并划分训练集和验证集。 3. 训练模型：运行02深度学习模型训练.py脚本，读取txt文本内容，使用CNN模型进行训练。 4. 部署网页应用：训练完成后，运行03html_server.py脚本，生成网页版应用的URL。 该项目适合希望学习和实践使用CNN进行图像识别的开发者，同时也适合想要了解如何将深度学习模型与Web技术结合的技术人员。"