根据不同的场景可以按照设定特定的时间间隔取得多张图片，分别对每张图像进行分析。
设计图片处理可能会将图片二值化（按照一个颜色的阀值将像素点转化为0和1）
而对于不同的手势，就会有不同的0和1组成的序列，这就是特征值。
不管是因为光线、拍照等各种环境因素，每次相同手势得到的特征值总有差别，所以需要一个置信度（特征值的相似度），相似度多少就认为可信由你自己的算法决定。
为了提高识别度，就需要提高训练次数（就是不停的提取相同手势的特征值），理论上说，训练次数越多，识别准确率就会越高。
至于训练多少次，也要有你实际算法决定（训练到你觉得识别成功率足够实用就可）。
这里涉及图像识别，具体资料请自行谷歌百度。
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