数字手势识别APP开发项目：手写数字识别技术实现

资源摘要信息:"该资源是一个数字手势识别项目，项目名称为numbergesturesRecognition-master.zip。该项目的主要功能是通过手机摄像头识别用户做出的数字手势，具体可以识别0到10这11个数字对应的手势。项目主要分为两个部分，一部分是安卓端APP代码，另一部分是PC端用于处理数据和训练模型的Python代码。开发环境要求在PC端安装python3.6, TensorFlow-gpu1.8, keras2.1.6, PIL，并且需要配置NVIDIA GTX1070显卡和16GB内存。在APP端，需要使用Android studio3.1.2和TensorFlow Lite，以及opencv-3.4.0-android-sdk来开发应用。该项目使用了卷积神经网络（CNN）进行数字手势的识别，这是一类在图像识别领域应用广泛的深度学习模型。" 知识点详细说明: 1. 卷积神经网络（CNN）：CNN是一种深度学习算法，特别适用于处理具有网格拓扑结构的数据，例如图像。它通过卷积层自动从图像中提取特征，并可用于图像识别、分类、目标检测等多种视觉任务。在数字手势识别项目中，CNN能够识别不同手势图像中的特征并进行分类。 2. 数字手势识别：数字手势识别是指通过摄像头捕捉手势图像，并通过图像处理和模式识别技术将其转化为数字信息的过程。该项目实现的功能是识别用户通过手势表达的0到10的数字。 3. 安卓APP开发：安卓APP端代码主要使用Android Studio进行开发，这是一个谷歌官方的集成开发环境（IDE），支持用Java、Kotlin等多种编程语言开发安卓应用。该项目使用了TensorFlow Lite来运行训练好的模型，这是一个轻量级的深度学习解决方案，专门针对移动和嵌入式设备优化。 4. Python编程：PC端的数据处理和模型训练使用Python语言完成，Python是一种广泛使用的高级编程语言，因其简洁易读的语法和强大的库支持而受到开发者的青睐。项目中使用了TensorFlow、Keras、PIL等库来处理数据和训练模型。 5. 模型训练：模型训练是机器学习的重要部分，需要在有大量标记数据的情况下进行。在这个项目中，模型需要通过大量的数字手势图像进行学习，以学会如何区分不同的手势。 6. 开发环境配置：为了让项目能够顺利运行，需要在PC端安装一系列的软件和硬件。Python3.6是Python的版本之一，TensorFlow-gpu1.8是GPU加速的TensorFlow版本，专门用于利用NVIDIA的CUDA和cuDNN库加速计算。Keras2.1.6是一个高级神经网络API，PIL是Python图像处理库。硬件方面，NVIDIA GTX1070显卡用于GPU加速计算，而16GB内存则保证有足够的空间处理大量数据。 7. 手写数字识别：标签“手写数字识别”指的是识别手写数字的能力，该项目实现了这一功能，但不是通过传统的方式（如平板电脑或屏幕笔），而是通过识别手势。这是一种创新的应用场景，可以在没有书写工具的情况下实现数字输入。