此代码可以帮助开发者识别和分类不同的 Emoji 图像，不过目前只支持手绘的 Emoji 图像。

您可以安装 Conda for python，它解决了机器学习的所有依赖关系。

pip install requirements.txt

功能

用过滤器检测手势

CNN训练模型。

Python实现

网络使用 – 卷积神经网络

如果您遇到任何问题，请提交 issue。

实现过程

• 首先，你得创建一个手势数据库，为此，需运行 CreateGest.py。输入手势名称，然后你将获得两个手势框架。检查轮廓框架并调整你的手势，确保计算机捕捉到你的手势特征，按 'c' 拍摄图像。一个手势需要 1200 幅图像。试着在框架内稍微移动一下你的手，以确保你的模型在训练时不会过度训练。

• 对所有你想要的功能重复此操作。

• 运行 CreateCSV.py 将图像转换为 CSV 文件

• 如果你想训练模型，运行 'TrainEmojinator.py'

• 最后，运行 Emojinator.py 以通过网络摄像头测试您的模型。

Github 链接：

https://github.com/akshaybahadur21/Emojinator