背景:

回家看到小外甥存了很多零用钱,作为舅舅,最近手头有点紧。于是经过几天的筹划,决定制作一个剪刀石头布机器人,向小外甥挑战。以小外甥好胜的性格,一定会欣然应答。然后凭借神经网络出色的性能,赢光他的零花钱不是问题。。。嘿嘿,想想还有点美呢。

成果展示:

下面这个是做好的成品,效果不错,小外甥被忽悠的一愣一愣,轻松拿下他的存钱罐。

原理介绍:

主要就是一个图像分类的神经网络。通过摄像头,判断小外甥出拳一瞬间的手型,然后根据规则显示克制他的手型即可。例如摄像头检测到小外甥出了剪刀,那么机器人就出一个布,只要模型训练的好,妥妥的百战百胜。

数据收集:

用过深度学习的人都知道,这货需要训练数据,而且越多越好,各种背景,光照,远近最好都能撸一些图片,这样模型的鲁棒性就会很好。我编写了一个python代码,配合opencv调用摄像头来获取手势图片。将剪刀的标签设为0,石头的标签设为1,布的标签设为2,每种采集1000张图片左右。如下图所示:

剪刀(0)对应的数据:

石头(1)对应的数据:

布(2)对应的数据:

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