如果我们在日常生活中，想要写一个手势识别的程序，需要从哪开始？先选一个合适的神经网络模型，然后拍摄大量的手势图片，手动分类之后进行训练？这对于想学习机器学习的同学来说是不错的。但是这种方法需要耗费大量的精力还有时间成本，如何快速有效的写一个图像手势识别程序？

说明

这篇文章是教大家在做一些项目的时候，如果我们遇到了一些需要用到机器学习的地方，例如图像识别，语音识别，人脸定位，行为分析，数量统计等等，或者说你要自己训练一个神经网络，完全可以寻求别人已经训练好的模型。可以在百度云AI开放平台上面轻松找到。在阿里云上也可以找到类似的平台。

这里可以找到你需要用到的绝大部分AI接口。这里以图像手势识别为例，简单介绍一下使用方法。

准备

• 一个百度云账号
• 合理搭建的Python环境

创建一个人体分析应用

在百度ai开放平台上创建一个应用，名称随意，类型随意，接口选择人体分析，应用描述随便写点。

人体分析每天可以免费使用10000次，基本上足够我们日常使用了。

在创建完之后，我们可以在应用下面获得APP_ID、API_KEY和SECRET_KEY。

使用接口

接口的使用其实不难，如果不会使用的，可以下载SDK文档自己查看，也可以在网页上查看使用示例。

这个手势识别接口一共支持24种手势的识别以及人脸定位等等。

Python代码

这里贴上我使用的Python代码，APP_ID就留着吧，不要恶意刷图片就行。把图片地址换成自己的就可以了。

首先需要安装百度API接口模块。

pip install baidu-aip

注意是aip不是api，不要搞错了。

然后就是代码

from aip import AipBodyAnalysis

APP_ID = '20260576'
API_KEY = '1OvhOINzU5Ku0U6gMh4f9Cxb'
SECRET_KEY = '1D5EhSBWWQnDsnkVKW1xURIzs55qLwXU'

client = AipBodyAnalysis(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

def get_file_content(filePath):
    with open(filePath, 'rb') as fp:
        return fp.read()

image = get_file_content('D:/Desktop/1.jpg')
result=client.gesture(image)
print(result)

测试图片

返回结果

{
    'log_id': 2580547130801464198, 
    'result_num': 1, 
    'result': [{
        'probability': 0.9984192848205566, 
        'top': 166, 
        'height': 375, 
        'classname': 'Insult', 
        'width': 213, 
        'left': 145}]}

可以看到classname中准确识别出了Insult手势。

其他的ai模块也可以自己使用一下，基本上都是这样的调用方法，传输图片，返回结果，如此。

注：如果要用在自己的项目中，请将APP_ID、API_KEY和SECRET_KEY换成自己的，出问题了我可不负责。:smile: