🖐️ Capture Hand Language

Bu proje, bilgisayar kamerası üzerinden el işaretlerini algılayan, bu verileri toplayan ve eğitilmiş bir model yardımıyla sınıflandıran hafif bir Bilgisayarlı Görü (Computer Vision) uygulamasıdır.

---

🌟 Özellikler

• El Algılama: CVZone ve OpenCV kullanarak yüksek doğrulukla el takibi.
• Veri Toplama: Kareleri otomatik olarak kırpıp, sabit boyuta getirerek veri seti oluşturma.
• Canlı Sınıflandırma: Eğitilmiş Keras modeliyle anlık işaret dili tahmini.
• Ölçeklenebilir: Kolayca yeni sınıflar (el işaretleri) eklenebilir.

---

Kurulum Sonrası

Bu repoyu klonladiktan sonra eksiksiz calisma icin asagidaki klasorleri olusturmaniz gerekir:

1. Veri Klasoru: Egitim verisi icin

   mkdir -p data/class_a data/class_b data/class_c

2. Model Klasoru: Egitilmis modeli icin

   mkdir -p model

   • keras_model.h5 dosyasini ekleyin (eger egitilmis modele sahipseniz)
   • model/labels.txt dosyasini olusturun (etiket isimleri, her satira bir)

Klasor Yapisi

Capture Hand Language/
  capture_hand_dataset.py
  classify_hand_sign.py
  README.md
  data/                    # Yerel - GitHub'a eklenmez
    class_a/
    class_b/
    class_c/
  model/                   # Yerel - GitHub'a eklenmez
    keras_model.h5
    labels.txt

Not: data/ ve model/ klasörleri .gitignore tarafından hariç tutuluyor. Bunlar yerel gelistirme icin gereklidir.

Veri Toplama

1. capture_hand_dataset.py dosyasinda folder degiskenini hedef sinif klasorune ayarlayin (ornegin data/class_b).
2. Calistirin:

   python capture_hand_dataset.py

3. Kamera acildiginda s tusuna bastikca, olusturulan kareler klasore kaydedilir.

Not: Kodda offset ve imgSize degerleri el kirpma ve olcekleme icin kullanilir. Ihtiyac halinde degistirebilirsiniz.

Siniflandirma

1. classify_hand_sign.py dosyasinda labels listesi ve model/labels.txt dosyasi uyumlu olmalidir.
2. Calistirin:

   python classify_hand_sign.py

3. Ekranda tahmin edilen etiket goruntulenir.

Model

• Model dosyasi: model/keras_model.h5 (Yerel olarak bulunmasi gerekir)
• Etiketler: model/labels.txt (Yerel olarak bulunmasi gerekir)

Model dosyalarini birisi kolay yontemiyle TensorFlow/Keras kullanarak egitebilir. Modelin input boyutu ve sinif sayisi classify_hand_sign.py ile uyumlu olmalidir.

Ipuclari

• Daha iyi sonuclar icin aydinlatma ve arka planin sabit olmasi faydali olur.
• Yeni siniflar ekleyecekseniz data/ altinda klasor acip labels listesini guncelleyin.

Lisans

Bu depo icin lisans belirtilmedi.