使用Tensorflow 构建卷积神经网络，训练手势识别模型，使用opencv DNN 模块加载模型实时手势识别
效果如下：
先显示下部分数据集图片（0到9的表示，感觉很怪）
构建模型进行训练
数据集地址
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import datasets,layers,optimizers,Sequential,metrics
from tensorflow.
Tensorflow内置了许多数据集，但是实际自己应用的时候还是需要使用自己的数据集，这里TensorFlow 官网也给介绍文档，官方文档。这里对整个流程做一个总结（以手势识别的数据集为例）。
1、 收集手势图片
数据集下载
方法多种多样了。我通过摄像头自己采集了一些手势图片。保存成如下形式，
以同样的形式在建立一个测试集，当然也可以不弄，在程序里处理。
2、构建数据集
导入相关的包
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
f
