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基于tensorflow的手势检测和手势识别分类

标签：

机器学习人工智能

创新实训项目：目的是在手机端实现用户手势的检测并且识别用户所做的手势

遇到的问题：

首先在手部检测的解决办法中，我尝试过用opencv进行手部识别，但存在的问题是背景对手的识别的影响太大，如果采用颜色进行手和背景的区分的话，又会受到光照等影响，总体而言效果不好。

之后转向使用机器学习方法进行识别。

在寻找可用的手部检测的代码中花了很长时间，试了几个github上的项目因为种种问题不能运行。

考虑过使用openpose框架进行手部的识别，虽然准确度高但是很吃GPU，所以希望寻找对性能要求低的模型进行改进。

最终在这里找到了通过卷积神经网络训练后的可用的手识别的项目。

下面是改编和使用该项目，并且在其基础上进行手势分类的过程：

一.对这里项目进行的改进

1.首先由于要取识别出来的手部图片进行图片分类操作，先将 config.py 文件中的 DEMO_TYPE 设置为

DEMO_TYPE = 'MULTI'

就可以显示出如图图片

2.接着将上图的左右两个图片的输出改为单一图片输出

在 run_demo_hand_with_tracker.py 中将main方法中 if ('multi')分支中的imshow语句更改为

cv2.imshow('local_img', local_img.astype(np.uint8))

即取消了list的合并

3.运行run_demo_hand_with_tracker.py，保存当前手势图片

在上述imshow方法下面加上保存图片的语句

cv2.imwrite('你的路径'+'.jpg', local_img.astype(np.uint8), [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 90])

即可在输出文件夹中得到类似下面的图片集

4.自行录入多种手势进行训练

在这里我录入了6种手势

每种手势600多张，一共4038张的图片作为数据集进行手势分类的训练

数据集被我保存在项目目录下的 classify -- handGesturePic目录下，共6个子目录

二.对上述数据集进行分类操作

1.搭建cnn网络

学习参考点击打开链接这篇博客的花图片的分类

具体实现代码 classmain.py ：

# -*- coding: utf-8 -*-
from skimage import io, transform
import glob
import os
import tensorflow as tf
import numpy as np
import time

path = './handGesturePic/'
# 模型保存地址
model_path='./modelSave/model.ckpt'

# 将所有的图片resize成100*100
w = 100
h = 100
c = 3


# 读取图片
def read_img(path):
    cate = [path + '/' + x for x in os.listdir(path) if os.path.isdir(path + '/' + x)]
    imgs = []
    labels = []
    for idx, folder in enumerate(cate):
        print('reading the images:%s' % (folder))
        for im in glob.glob(folder + '/*.jpg'):
            img = io.imread(im)
            img = transform.resize(img, (w, h))
            imgs.append(img)
            labels.append(idx)
    return np.asarray(imgs, np.float32), np.asarray(labels, np.int32)


data, label = read_img(path)  # data 4038*(100,100,3)  label 4038个0~5

# 打乱顺序
num_example = data.shape[0]  # 4038
arr = np.arange(num_example)  # [ 0 1 2 ... 4037]
np.random.shuffle(arr)  # 将arr乱序
data = data[arr]
label = label[arr]

# 将所有数据分为训练集和验证集
ratio = 0.8
s = np.int(num_example * ratio)
x_train = data[:s]
y_train = label[:s]
x_val = data[s:]  # 验证集
y_val = label[s:]

# -----------------构建网络----------------------
# 占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, w, h, c], name='x')
y_ = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, ], name='y_')


# 100×100×3->100×100×32->50×50×32->50×50×64->25×25×64->25×25×128->12×12×128->12×12×128->6×6×128
def inference(input_tensor, train, regularizer):  # regularizer = tf.contrib.layers.l2_regularizer(0.0001)

    '''
    tf.nn.conv2d(input, filter, strides（步长，一般为1 ：[1, 1, 1, 1]）, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None)
    input的张量[batch, in_height, in_width, in_channels]
    过滤器 / 内核张量 [filter_height, filter_width(filter大小）, in_channels（输入通道）, out_channels（输出通道）]

    执行以下操作：
    展平filter为一个形状为[filter_height * filter_width * in_channels, output_channels]的二维矩阵。
    从input中按照filter大小提取图片子集形成一个大小为[batch, out_height, out_width, filter_height * filter_width * in_channels]的虚拟张量。
    循环每个图片子集，右乘filter矩阵。
    '''

    with tf.variable_scope('layer1-conv1'):
        conv1_weights = tf.get_variable("weight", [5, 5, 3, 32], initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1))
        conv1_biases = tf.get_variable("bias", [32], initializer=tf.constant_initializer(0.0))
        conv1 = tf.nn.conv2d(input_tensor, conv1_weights, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
        # 当padding=SAME时，输入与输出形状相同
        relu1 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(conv1, conv1_biases))

    with tf.name_scope("layer2-pool1"):
        pool1 = tf.nn.max_pool(relu1, ksize=[1,2,2,1],strides=[1,2,2,1],padding="VALID")

    with tf.variable_scope("layer3-conv2"):
        conv2_weights = tf.get_variable("weight", [5, 5, 32, 64], initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1))
        conv2_biases = tf.get_variable("bias", [64], initializer=tf.constant_initializer(0.0))
        conv2 = tf.nn.conv2d(pool1, conv2_weights, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
        relu2 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(conv2, conv2_biases))

    with tf.name_scope("layer4-pool2"):
        pool2 = tf.nn.max_pool(relu2, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='VALID')

    with tf.variable_scope("layer5-conv3"):
        conv3_weights = tf.get_variable("weight", [3, 3, 64, 128], initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1))
        conv3_biases = tf.get_variable("bias", [128], initializer=tf.constant_initializer(0.0))
        conv3 = tf.nn.conv2d(pool2, conv3_weights, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
        relu3 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(conv3, conv3_biases))

    with tf.name_scope("layer6-pool3"):
        pool3 = tf.nn.max_pool(relu3, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='VALID')

    with tf.variable_scope("layer7-conv4"):
        conv4_weights = tf.get_variable("weight",[3,3,128,128],initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1))
        conv4_biases = tf.get_variable("bias", [128], initializer=tf.constant_initializer(0.0))
        conv4 = tf.nn.conv2d(pool3, conv4_weights, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
        relu4 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(conv4, conv4_biases))

    with tf.name_scope("layer8-pool4"):
        pool4 = tf.nn.max_pool(relu4, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='VALID')
        nodes = 6*6*128
        reshaped = tf.reshape(pool4,[-1,nodes])

    with tf.variable_scope('layer9-fc1'):
        fc1_weights = tf.get_variable("weight", [nodes, 1024],
                                      initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1))
        if regularizer != None: tf.add_to_collection('losses', regularizer(fc1_weights))
        # tf.add_to_collection向当前计算图中添加张量集合
        fc1_biases = tf.get_variable("bias", [1024], initializer=tf.constant_initializer(0.1))

        fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(reshaped, fc1_weights) + fc1_biases)
        if train: fc1 = tf.nn.dropout(fc1, 0.5)

    with tf.variable_scope('layer10-fc2'):
        fc2_weights = tf.get_variable("weight", [1024, 512],
                                      initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1))
        if regularizer != None: tf.add_to_collection('losses', regularizer(fc2_weights))
        fc2_biases = tf.get_variable("bias", [512], initializer=tf.constant_initializer(0.1))

        fc2 = tf.nn.relu(tf.matmul(fc1, fc2_weights) + fc2_biases)
        if train: fc2 = tf.nn.dropout(fc2, 0.5)

    with tf.variable_scope('layer11-fc3'):
        fc3_weights = tf.get_variable("weight", [512, 6],
                                      initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1))
        if regularizer != None: tf.add_to_collection('losses', regularizer(fc3_weights))
        fc3_biases = tf.get_variable("bias", [6], initializer=tf.constant_initializer(0.1))
        logit = tf.matmul(fc2, fc3_weights) + fc3_biases

    return logit

# ---------------------------网络结束---------------------------
regularizer = tf.contrib.layers.l2_regularizer(0.0001)  # 返回一个执行L2正则化的函数.在损失函数上加上正则项是防止过拟合的一个重要方法
logits = inference(x, False, regularizer)

# (小处理)将logits乘以1赋值给logits_eval，定义name，方便在后续调用模型时通过tensor名字调用输出tensor
b = tf.constant(value=1, dtype=tf.float32)
logits_eval = tf.multiply(logits, b, name='logits_eval')

loss = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=y_)
train_op = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(loss)
correct_prediction = tf.equal(tf.cast(tf.argmax(logits, 1), tf.int32), y_)
# tf.equal Returns:A `Tensor` of type `bool`.
# tf.cast :Casts a tensor to a new type. Returns:A `Tensor` or `SparseTensor` with same shape as `x`.(shape相同只改变type)
acc = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))


# 定义一个函数，按批次取数据
def minibatches(inputs=None, targets=None, batch_size=None, shuffle=False):
    assert len(inputs) == len(targets)
    if shuffle:
        indices = np.arange(len(inputs))
        np.random.shuffle(indices)
    for start_idx in range(0, len(inputs) - batch_size + 1, batch_size):
        if shuffle:
            excerpt = indices[start_idx:start_idx + batch_size]
        else:
            excerpt = slice(start_idx, start_idx + batch_size)
        yield inputs[excerpt], targets[excerpt]


# 训练和测试数据，可将n_epoch设置更大一些

n_epoch=10
batch_size=64
saver=tf.train.Saver()
sess=tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for epoch in range(n_epoch):
    start_time = time.time()

    # training
    train_loss, train_acc, n_batch = 0, 0, 0
    for x_train_a, y_train_a in minibatches(x_train, y_train, batch_size, shuffle=True):

        _, err, ac = sess.run([train_op,loss,acc], feed_dict={x: x_train_a, y_: y_train_a})
        train_loss += err
        train_acc += ac
        n_batch += 1

    print("----------------epoch: %f-------------------" % epoch)
    print("   train loss: %f" % (np.sum(train_loss) / n_batch))
    print("   train acc: %f" % (np.sum(train_acc) / n_batch))

    # validation
    val_loss, val_acc, n_batch = 0, 0, 0
    for x_val_a, y_val_a in minibatches(x_val, y_val, batch_size, shuffle=False):

        err, ac = sess.run([loss,acc], feed_dict={x: x_val_a, y_: y_val_a})
        val_loss += err
        val_acc += ac
        n_batch += 1

    print("   validation loss: %f" % (np.sum(val_loss) / n_batch))
    print("   validation acc: %f" % (np.sum(val_acc) / n_batch))
    print('\n')

    saver.save(sess, model_path)

sess.close()

注意在最后一层全连接输出中（layer11-fc3)，要根据你所要分类的类别数目更改输出的维度，在这里我设置成了6

代码中的n_epoch变量控制整个训练集训练的轮数，我设置成了10（训练的硬件环境为1080ti，因为数据量小，用时大约5分钟）

十轮训练之后，准确率如下

在训练集中准确率为100%，在测试集中为98.3%

分类的模型参数保存在项目目录下的 classify -- modelSave 中

2.使用上述训练后的模型进行手势识别分类

useClassifyModel.py

from skimage import io,transform
import tensorflow as tf
import numpy as np


path1 = "./storePic/5.jpg"
path2 = "./storePic/7.jpg"
path3 = "./storePic/102304.jpg"
path4 = "./storePic/12034.jpg"
path5 = "./storePic/ok.jpg"
path6 = "./storePic/2.jpg"

dict = {0:'5',1:'7',2:'12034',3:'ok',4:'102304',5:'2'}

w=100
h=100
c=3


def read_one_image(path):
    img = io.imread(path)
    img = transform.resize(img,(w,h))
    return np.asarray(img)

with tf.Session() as sess:
    data = []
    data1 = read_one_image(path1)
    data2 = read_one_image(path2)
    data3 = read_one_image(path3)
    data4 = read_one_image(path4)
    data5 = read_one_image(path5)
    data6 = read_one_image(path6)
    data.append(data1)
    data.append(data2)
    data.append(data3)
    data.append(data4)
    data.append(data5)
    data.append(data6)
    saver = tf.train.import_meta_graph('./classify/modelSave/model.ckpt.meta')
    saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint('./classify/modelSave/'))

    graph = tf.get_default_graph()
    x = graph.get_tensor_by_name("x:0")
    feed_dict = {x:data}

    logits = graph.get_tensor_by_name("logits_eval:0")

    classification_result = sess.run(logits,feed_dict)

    # 打印出预测矩阵
    print(classification_result)
    # 打印出预测矩阵每一行最大值的索引
    print(tf.argmax(classification_result, 1).eval())
    # 根据索引通过字典对应花的分类
    output = []
    output = tf.argmax(classification_result, 1).eval()
    for i in range(len(output)):
        print("第",i+1,"个手势预测:"+dict[output[i]])

输出结果