菜鸟程序员开发系统识别火影手势，收获大把二次元粉丝

日漫看多了，连程序猿也被煽动得中二起来。

可能是很多人的第一部中二动漫，什么影分身之术、螺旋丸、通灵术等这些手势被我们玩了又玩，永远都玩不腻。毕竟，“没有什么敌人是螺旋丸解决不了的，如果一个不行，那就再搓一个”。

但是，手势太多也容易搞混。这不，一位初学深度学习一年的印度小哥AngryCoder不仅把里面的手势学了个遍，还用机器学习开发了一个系统，专门来识别这些手势。

画风大概就是这样：

在YouTube上，这个项目也受到了大家的追捧，网友们都赞不绝口：兄弟这也太棒了吧，我老是认不出新的手势，有它就好了！

同样作为资深阿宅的文摘菌怎么能错过这个宝藏项目呢？文摘菌扒了一下这个项目和神秘的AngryCoder小哥，疫情期间，来一起回忆这部神动漫，重新点燃中二之魂吧！

二次元的深度学习，中二患者狂加buff！

其实，AngryCoder大概一年前才开始接触深度学习，他表示从逐渐接触到熟练掌握神经网络的过程中，就被万能的神经网络深深地折服了。

不过，这时小哥也遇到了瓶颈，他表示，越往后就越不知道自己能够利用这项技术为这个世界做点什么。（这熟悉的日漫男主内心活动）

灵光一闪，小哥决定还是回到自己的二次元世界，顺便把自己对刷了好几遍的成果用上。

熟悉的小伙伴都知道，里面的每个手势都有不同的作用，比如文摘菌最喜欢的影分身之术，当按照结印顺序做出手势后，就可以创造出和你一样的身体。

但是，各种功能和修炼等级配合不同的手势，很难全部记下来，在艰难抉择之下，小哥最后选择了下图的这些手势进行识别：

小哥没有选择从零搭建神经网络，而是利用了深度学习库Keras训练了一个卷积神经系统，用来进行物体识别。他表示，从头开始训练虽然酷，但是真的太！难！了！

小哥接下来也在视频中向大家解释了识别系统背后的原理。

首先，你需要观看不下五遍，把所有的手势和咒语，最好连“输出全靠吼”的技能全都记好笔记，每天认真复习。

然后就到了真正面对敌人的时候了，当你准确做出上述手势之一，系统会将你的手势进行识别，将其转化成1和0的计算机语言，再将其送入训练好的模型中进行识别，就可以得出最后的结果了。

以下图为例，系统识别到，该手势有80%的可能是Ram，10%的可能是Bird，10%的可能是Dragon。

最后，也获得了这样的效果：

可以看到，系统准确地识别出了“dog”的手势，也能在无手势时显示“no sign”字样。

最后，对于那些连第一步都做不到的假粉，小哥也送上了贴心小礼物（此时需要配上程序猿的笑声）：

菜鸟阿宅程序猿勇闯三次元：现实太残酷

看了AngryCoder的视频，文摘菌深感这个小哥肯定也是个深陷二次元的有趣灵魂。

从YouTube主页上初步判断，小哥正式“营业”时间不超过一年，除了手势识别外，小哥还用Python玩了一把谷歌的Dino，还尝试用自己的声音删除电子邮件？？？这病得不轻啊。

在这些项目中，除了识别火影手势，小哥在4周前也用机器学习做了家居物体的识别，我们先来看几个成功的例子，可以看到，不管是单个牙刷的识别，还是杯子、桌子多个物体识别都不在话下。

接下来，我们来看看失败的例子，比如在电风扇面前，系统给出了“toilet 67%”的结果，这时小哥也忍不住了，在视频下方直接开骂。

在被小哥寄予厚望的抱枕识别上，系统也只是给出了“tie 68%”的结果。

三次元的世界太残酷了，还是乖乖躲回自己的二次元好了！

最后，可能也是想集二次元程序猿之力，小哥在YouTube下方留下了Discord群聊邀请链接，感兴趣的朋友可一定不要错过了，就是手机验证、邮箱验证、证明你不是机器人这一系列操作令人窒息。