在这篇文章中,我们将详细介绍如何在Google Colab环境中使用TensorFlow进行手势识别模型的训练,使用ESP-DL深度学习组件将训练后的模型部署到ESP32-CAM上,并通过摄像头实时采集视频数据进行实时手势识别。 二、基于ESP-DL部署的手势识别 1、项目概述 项目的步骤流程如下图所示,手势识别模型的训练与量化会在Googl Colab中进行
总结：通过上述流程，可以在ESP32CAM等资源受限设备上实现手势识别功能。整个流程涵盖了从模型训练、量化、下载、编译到部署与推理的各个阶段，充分利用了ESPDL深度学习库和量化工具的支持。
本文详细阐述了在资源受限设备上实现手势识别的流程，特别关注于将模型部署到ESP32-CAM上。首先，手势识别技术允许计算机通过物理手势理解人类意图，随着边缘计算的发展，这种技术现在可以在ESP32-CAM等资源受限设备上实现。项目概述部分详细说明了手势识别模型的训练与量化在Google Colab环境进行，模型结果下载到...
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后来我就开始编写手势识别程序了,效果还行(等我有空了可能会把代码发上GitHub)。 0 弄好了手势识别APP后,到了把esp32-cam的视频传输到手机APP这一过程了(这一步我最后未完成)。查阅资料后我发现,esp32-cam默认的示例有个传输url,我的是10.10.100.4:81/stream ,我们可以通过这个来get到esp32-cam实时传输上来...
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机器视觉追踪手部,arduino+python-opencv+esp32cam+2个舵机,由于FPS太低有些鬼畜,需要停顿动作,勉强能玩玩! 有点儿唐 ESP32-CAM视频流传输到安卓APP,结合Opencv实现人脸识别的Demo JDS110 如何使用ESP32获取摄像头数据 癞蛤美 00:33 最低成本人脸识别方案没有之一 ...
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