TensorFlow Lite Micro 是一个轻量级的 TensorFlow 模型，适用于在微控制器上运行。以下是我们关于手势识别示例的简要介绍。
示例概述
手势识别是一个有趣的应用场景，它允许用户通过手势与设备进行交互。TensorFlow Lite Micro 提供了多种模型，可以用于实现这一功能。
核心功能
- 实时手势检测：使用微控制器实时检测用户的手势。
- 低功耗：适用于电池供电的设备。
- 小型化模型：TensorFlow Lite Micro 的模型经过优化，适合在微控制器上运行。
如何开始
要开始使用手势识别示例，您可以按照以下步骤操作：
- 下载示例代码：从 TensorFlow Lite Micro GitHub 仓库 下载手势识别示例代码。
- 配置环境：按照 TensorFlow Lite Micro 文档 配置开发环境。
- 编译和上传：编译示例代码，并将其上传到您的微控制器。
示例代码
以下是手势识别示例代码的简要概述：
- 模型加载：加载预训练的手势识别模型。
- 数据预处理：将输入数据转换为模型所需的格式。
- 推理：使用模型进行推理，并获取手势识别结果。
- 输出处理：根据识别结果执行相应的操作。
相关资源
手势识别示例
希望这些信息能帮助您开始使用 TensorFlow Lite Micro 进行手势识别开发。如果您有任何疑问，请访问我们的官方文档或加入我们的社区。