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这个项目手把手带你从零搭一个美国手语手势识别器，更适合当作学习材料，而不是直接上生产的成品。作者把完整流程都摊开了：用OpenCV采集44种手势，每样1200张50x50的灰度图，再通过垂直翻转把数据翻倍；接着用TensorFlow和Keras训练一个结构简单的CNN，最后把训练好的模型接到摄像头实时画面上。代码量不大，一口气能读完，README里也讲清了每个脚本的用途，还包含肤色直方图分割、混淆矩阵报告这类实用细节。如果你好奇一个微型卷积网络是怎么连到真实视频流的，这里是个不错的起点。不过得自己动手扩展模型和采集脚本，因为仓库本质上是实验模板，不是现成的应用。