（三）手势识别------动作识别应用【代码 + 数据集 +python 环境（免安装） +GUI 系统】
（三）手势识别------动作识别【代码+数据集+python环境+GUI系统】
背景意义
随着互联网的普及和机器学习技术的进一步发展，手势识别技术开始使用深度学习等方法进行手势识别，如Convolutional Neural Networks（CNN）等，并开始应用于网上购物、游戏等场景。
随着人工智能技术的快速发展，手势识别技术得到了广泛应用，逐渐成为人机交互的重要组成部分，应用范围也逐渐扩大，如智能家居、无人驾驶等。
提高人机交互的自然性和便捷性：通过手势识别技术，用户可以通过手势来操作计算机或其他设备，这种方式比传统的鼠标、键盘或触摸屏输入更加自然和便捷。例如，在游戏中，玩家可以通过手势来控制游戏角色的运动；在导航中，用户可以通过手势来操作导航系统，获取导航信息；在家庭自动化中，用户可以通过手势来控制家庭设备。
手势识别技术能够帮助我们与失语的特殊人群实现有效的沟通。通过手势识别技术，我们可以更好地理解他们的需求和想法，从而提供更好的支持和帮助。例如，在家庭中，如果有一位家庭成员因为疾病或其他原因无法说话，我们可以通过手势识别技术了解他们的需求，提供必要的帮助。这不仅能够增进家庭成员之间的理解和关爱，还能提高他们的生活质量。
在一些特殊的职业环境中，比如工厂、实验室等，工作人员可能因为佩戴防护装备而无法说话，这时手势识别技术可以帮助他们与同事进行沟通，确保工作的顺利进行。同时，手势识别技术还可以应用于教育领域，帮助教师更好地了解学生的需求，提高教学质量。
在虚拟现实领域，手势识别技术可以实现用户在虚拟环境中的自由移动和操作，增强虚拟现实的沉浸感和真实感。在智能监控方面，手势识别系统可以用于识别特定的手势动作，例如手势警报系统可以通过识别求救手势来及时报警，提高安全性和应急响应能力。
手势识别技术作为一种重要的人机交互方式，具有广泛的应用前景和深远的社会意义。随着人工智能和机器学习技术的不断发展，手势识别技术将在未来继续发挥更大的作用。
模型推理应用
YOLO（You Only Look Once）模型的推理应用过程是将训练好的模型应用于新的图像或视频数据，以检测和识别其中的目标物体。
图像输入：将待检测的图像或视频帧输入到YOLO模型中。
尺寸调整：由于YOLO模型通常对输入图像的尺寸有特定要求（如416x416、608x608等），因此需要对输入图像进行尺寸调整，以满足模型的输入要求。
归一化处理：对输入图像进行归一化处理，以提高模型的检测效果。归一化通常包括将像素值缩放到一个特定的范围（如0-1或-1到1）。
特征提取：YOLO模型使用卷积神经网络（CNN）从输入图像中提取特征。这些特征通常包括边缘、纹理、形状等信息，它们对于后续的目标检测至关重要。
边界框预测：模型中的每个网格单元都会预测多个边界框（bounding box）及其对应的置信度。这些边界框用于表示可能存在的目标物体的位置和大小。
类别预测：除了边界框预测外，YOLO模型还会对每个网格单元预测多个类别的概率。这些概率表示在该网格单元内存在特定类别物体的可能性。
非极大值抑制（NMS）：由于同一个目标可能会被多个边界框检测到，因此需要进行非极大值抑制来消除冗余的边界框。NMS算法会保留置信度最高的边界框，并抑制与其重叠度较高的其他边界框。
边界框解码：将模型输出的边界框坐标从相对于特征图的比例转换为相对于输入图像的比例，以得到易于理解的格式。
类别概率转换：将模型输出的类别概率转换为具体的类别标签，以便进行后续的分析和处理。
绘制边界框：在原始图像上绘制检测到的目标物体的边界框，以便进行可视化。
显示类别标签和置信度：在每个边界框旁边显示对应的类别标签和置信度，以便用户了解检测到的目标物体的具体信息和可信度。
代码示例与操作步骤
代码示例如下:
设计对应的GUI界面如下：
选择加载模型类型，输入数据集路径，类型名称，图像大小，训练次数等参数，然后点击【开始训练】，等待训练完成，即可获得训练好的模型。
安装使用说明
确保代码所在的路径不能出现中文！！！！！！！
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为了方便使用本代码，将python的虚拟环境一并附带在压缩包内，运行对应的Windows的bat脚本可以执行对应的代码。
运行该脚本可以直接执行GUI代码，进入上述界面。不需要再次配置python的环境。
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