- 声明：目前我只在 Linux(Ubuntu 16.04) 下做过测试，其他系统不保证能够正常运行，不过因为我使用的开发语言为 Python 2.7.12 所以理论上来说，在 Windows 或者 MacOS 上，只要配置正确，应该能够正确运行。非常重要的一点，请确保主机拥有4GB及以上显存的NVIDIA显卡，我在GTX 980和GTX 1080Ti上都运行过都能够实时的运行。并且，电脑上还需要安装opencv的VideoCapture可以读取的摄像头。
- 我所使用的开发环境和语言： Linux(Ubuntu16.04)，使用的开发语言为 Python版本为2.7.12。
- 首先配置 Python 运行环境：
- 假如电脑上有Python 2.7的环境，就不需要额外的配置，否则，需要去Python官网，下载并且按照官网的安装知道配置安装，这里我不加赘述。
- Python2.7安装完毕之后，打开终端(Windows为cmd)，接下来要安装一些运行该项目需要的库:
安装完这些库之后，还需要配置tensorflow-gpu的环境，需要安装对应系统的CUDA 8以及cudnn 6，详细过程这里不多加介绍，网上资源非常的丰富，并且准确。
sudo pip install numpy sudo pip install panda3d sudo pip install tensorflow-gpu==1.4.0 sudo pip install opencv-python
- 这样运行本项目所需要的Python环境配置就完成了。
- 然后配置项目运行环境
- 下载训练好的网络模型。链接: https://pan.baidu.com/s/1Xcvi5QE5iEC6Pr1aK0Bj_A 密码: zhuf
- 然后将下载好的模型解压缩，整个文件夹放在项目根目录下，最终整个项目的目录为:
有可能会多出一些*.pyc文件，不用在意。
. ├── main.py ├── models │ ├── ball.egg.pz │ ├── iron05.jpg │ ├── limba.jpg │ ├── maze01.jpg │ ├── maze11.egg │ └── maze.egg.pz ├── nets │ ├── __init__.py │ └── network.py ├── README.md ├── tf_models │ └── cpm_hand_tf │ ├── cpm_hand.data-00000-of-00001 │ ├── cpm_hand.index │ └── cpm_hand.meta └── utils ├── bbtracker.py ├── display_utils.py ├── forward.py ├── gesture_control.py ├── __init__.py ├── joints_resolve.py ├── settings.py └── utils.py - 最后根据你机器所拥有的显卡显存，在settings.py中修改比例，使
你的显存总量 × 比例 >= 3GB，eg: 我的现存总量为11GB所以我设置的比例为0.3。 - 迷宫配置，我们预备了两个可用的迷宫模型，只需要在settings.py中修改maze_id变量即可，有两个选项一个是"maze"另一个是"maze11"。
- 项目运行
- 执行项目只需要在项目根目录下打开终端，然后执行
python main.py即可。 - 程序如何使用：(需要注意的是，在运行之前，必须完成以上配置，并且有可用的摄像头安装在电脑上)。运行程序之后，使一只手出现在摄像头拍出的图像区域内，并且区域内有且只能有一只手，如果没有手的话，游戏不会开始。五指张开的时候表示游戏暂停，握拳状态的时候，表示游戏进行。游戏进行的时候，在摄像头可视的范围内移动握拳的手，即可移动迷宫进行游戏，五指张开即可暂停。
- 执行项目只需要在项目根目录下打开终端，然后执行
KaiHangYang/gesture_maze
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