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【A254】基于YOLOV5的手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)( 識(shí)別字母和數(shù)字手勢(shì))

2022-04-15 13:10:52      索煒達(dá)電子      1266     

文件編號(hào):A254

文件大?。?/strong>3.48G

開(kāi)發(fā)環(huán)境:Python3.8、OpenCV4.5、PyCharm2020

猿創(chuàng)承諾:該項(xiàng)目親測(cè)正常運(yùn)行,提供部署視頻,需遠(yuǎn)程調(diào)試部署需另外收費(fèi),確保正常使用,不能正常使用全額退款。

簡(jiǎn)要概述:基于YOLOV5的手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)

按需寫(xiě)作:

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演示視頻:

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模型訓(xùn)練:

模型訓(xùn)練的主文件是train.py,下面的三條指令分別對(duì)應(yīng)著小中大三個(gè)模型的訓(xùn)練,有GPU的同學(xué)可以將設(shè)備換為0,表示使用0號(hào)GPU卡,顯存比較大的同學(xué)可以將batchsize調(diào)整為4或者16,訓(xùn)練起來(lái)更快。

python train.py --data hand_data.yaml --cfg hand_yolov5s.yaml --weights pretrained/yolov5s.pt --epoch 100 --batch-size 2 --device cpu

python train.py --data hand_data.yaml --cfg hand_yolov5l.yaml --weights pretrained/yolov5l.pt --epoch 100 --batch-size 2

python train.py --data hand_data.yaml --cfg hand_yolov5m.yaml --weights pretrained/yolov5m.pt --epoch 100 --batch-size 2

訓(xùn)練過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)下面的進(jìn)度條

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等待訓(xùn)練完成之后訓(xùn)練結(jié)果將會(huì)保存在runs/train目錄下,里面有各種各樣的示意圖供大家使用。

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模型使用:

模型的使用全部集成在了detect.py目錄下,你按照下面的指令指你要檢測(cè)的內(nèi)容即可

 # 檢測(cè)攝像頭

 python detect.py  --weights runs/train/exps/weights/best.pt --source 0  # webcam

 # 檢測(cè)圖片文件

  python detect.py  --weights runs/train/exps/weights/best.pt --source file.jpg  # image 

 # 檢測(cè)視頻文件

   python detect.py --weights runs/train/exps/weights/best.pt --source file.mp4  # video

 # 檢測(cè)一個(gè)目錄下的文件

  python detect.py --weights runs/train/exps/weights/best.pt path/  # directory

 # 檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)視頻

  python detect.py --weights runs/train/exps/weights/best.pt 'https://youtu.be/NUsoVlDFqZg'  # YouTube video

 # 檢測(cè)流媒體

python detect.py --weights runs/train/exps/weights/best.pt 'rtsp://example.com/media.mp4'  # RTSP, RTMP, HTTP stream                            

比如以我們的口罩模型為例,如果我們執(zhí)行python detect.py --weights runs/train/exps/weights/best.pt --source data/images/0023.png的命令便可以得到這樣的一張檢測(cè)結(jié)果

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構(gòu)建可視化界面:

可視化界面的部分在window.py文件中,是通過(guò)pyqt5完成的界面設(shè)計(jì),在啟動(dòng)界面前,你需要將模型替換成你訓(xùn)練好的模型,替換的位置在window.py的第60行,修改成你的模型地址即可,如果你有GPU的話(huà),可以將device設(shè)置為0,表示使用第0行GPU,這樣可以加快模型的識(shí)別速度嗷。

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運(yùn)行效果:

運(yùn)行時(shí),數(shù)據(jù)集不要放在中文路徑下。

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主界面

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實(shí)時(shí)手勢(shì)檢測(cè)

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圖片檢測(cè)I_LOVE_YOU

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圖片檢測(cè) 數(shù)字5

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圖片檢測(cè) 數(shù)字7

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圖片檢測(cè) 字母A

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圖片檢測(cè) 字母D

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圖片檢測(cè) 字母I

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圖片檢測(cè) 字母L

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圖片檢測(cè) 字母V

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圖片檢測(cè) 字母W

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圖片檢測(cè) 字母Y

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文件目錄

 ├ 1.項(xiàng)目源碼

 ├ 2.運(yùn)行截圖

 ├ 3.數(shù)據(jù)集文件

 └ 4.系統(tǒng)演示視頻

TAG手勢(shì)識(shí)別
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