Python 将图形与基本形状匹配的图案

我有一个像这样保存的python坐标列表：

[（34,55），（44,66）…]

。 此列表表示屏幕上的手绘线条。现在我需要检查这条线/形状是否与一些预先保存的类似基本形状列表相匹配，如正方形、圆形、三角形等（基本上我需要识别用户手势）。请建议一些机器学习技术来实现它。建议链接，如果这是一个重复。（我更喜欢python解决方案。）

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注：用户输入的形状来自摄像机/视频。这是我用opencv跟踪的对象所经过的路径。现在，我需要通过在相机前挥动物体来计算用户正在绘制什么形状。

这听起来与我在学士学位论文中关于“”的内容非常相似

你可以用一个字母识别这些模式。插值直线，将直线上的点规格化为固定数量，将（x，y）坐标作为输入特征，将形状类型作为输出节点（一个节点表示圆，一个节点表示三角形，…）

您可以使用TensorFlow创建这样的网络。给你

动态时间扭曲 这是一种模式匹配方法。请看我的学士学位论文

机器学习的替代方案 如果你想要更简单的东西，如果你只有很少的类（例如<30），那么你也可以手工设计一个算法。我建议大家看一看最重要的几点。我已经在我的学士学位论文中描述过了。当您转到时，您可以对该算法有所了解（您可以在write-math.com上绘制一些东西，单击画布下方的“绘制”，单击“预处理”，并通过选中复选框应用它）

另见

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非常感谢您的支持。但是有没有更简单的方法呢？人工神经网络对于这样一项简单的任务来说似乎是一种过度的手段。我希望我可以使用numpy或一些matpolib来完成这项工作。ANN实际上使用起来非常简单，当你有足够的训练数据时，它们表现得最好（每堂课至少50个例子，最好是每堂课150个例子）。@bhargav我刚刚扩展了我的答案。这就是你要找的吗？关于在线图形识别的论文正是我要找的。谢谢你的链接。