完整代码见我的GitHub地址：https://github.com/xingjianzhang1997/gesture-recognition
主要思路：1.构建数据集 2.建立神经网络 3.训练并调参 4.保存并调用
另外我还加了界面设计和机械臂控制（通过串口通信把判断结果发给单片机，所以代码中有serial模块）
效果演示：
project清单：
一共识别5种手势动作 1. 剪刀动作 2.石头动作 3.布动作 4.OK动作 5.good动作
训练集： 1~4号动作各有1300张照片，5号动作有1450张照片 测试集： 1~5号动作各有200张照片
文件解释：
1.data文件里面存放test数据集，train数据集，实时保存的图像（用于在线检测）。
2.ges_ico文件里面存放界面窗口显示的各种图标。
3.log文件里面存放训练好的CNN网络的模型参数。
4.CallFrame.py是界面窗口的逻辑文件，用来调用界面文件并编写信号与槽函数。
5.Frame.py是界面窗口的界面文件，通过PyQt5的designer工具生成。
6.GetTestImage.py是利用OpenCV获取图片并标记，用来制作测试集。
7.GetTrainImage.py是利用OpenCV获取图片并标记，用来制作训练集。
8.SaveGesture.py是利用OpenCV实时获取图片，并进行预处理，用于在线检测手势。
9.TestGesture.py是将实时获取的图片送入已训练好的CNN中判断其手势动作。
10.TestInTest.py是将测试集送入已训练好的CNN中判断该网络模型的准确率。
11.Train.py是训练CNN模型函数，并将训练好的模型参数保存在本地。
12.Train_inputdata.py是用来读取数据集的图像和标签，并打包成batch形式。
13.Train_model.py是模型结构，这里用的是AlexNet结构。
使用方法： 先用Train.py训练好模型参数，然后运行CallFrame.py调用出界面窗口， 点击窗口的相应按钮就可以在线检测手势动作，其中的执行手势按钮是和下位机通信（如STM32)，通过串口函数将识别结果传给下位机，实现根据手势动作控制的功能。
测试结果： 使用该模型训练到900步的时候在测试集上正确率可以稳定在95%左右。
