基于Python+YOLO模型的手势识别系统

本项目是一个基于PythonYOLO 模型、PyQt5的实时手势识别系统,通过摄像头或导入图片、视频,能够实时识别并分类不同的手势动作。系统采用训练好的深度学习模型进行手势检测和识别,可应用于人机交互、智能控制等多种场景。

1、系统主要功能包括:

  • 识别8种不同手势(比耶、竖3/4/5手指、OK、竖食指、握拳、竖大拇指)
  • 支持图片、视频文件和摄像头实时识别
  • 可视化展示识别结果(边界框、类别、置信度)
  • 用户登录系统,保存处理后的视频

2、技术栈:

  • -前端:
  • PyQt5构建图形用户界面
  • 自定义UI组件(进度条、表格显示等)
  • CSS样式渲染增强用户体验
  • -后端:
  • Python作为主要开发语言
  • YOLO目标检测模型(ultralytics框架)
  • OpenCV处理图像和视频流
  • MySQL数据库
  • 文件系统存储处理结果

3、模型训练:

模型训练采用ultralytics框架的YOLO模型,通过标注手势数据集并设置合理的训练参数实现。训练过程包含数据增强、批量处理和模型验证,使用梯度裁剪和EMA技术提高模型稳定性。最终训练好的模型保存为best.pt文件,能够准确识别预定义的8种手势,并在推理时提供边界框坐标和置信度信息。系统将模型推理结果整合到用户界面,实现实时的手势识别展示。

4、界面展示

另:需要添加或定制代码功能、其他相关咨询可以评论或后台发送具体要求。

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