文件編號：A254

文件大小：3.48G

開發(fā)環(huán)境：Python3.8、OpenCV4.5、PyCharm2020

猿創(chuàng)承諾：該項目親測正常運行，提供部署視頻，需遠程調(diào)試部署需另外收費，確保正常使用，不能正常使用全額退款。

簡要概述：基于YOLOV5的手勢識別系統(tǒng)

按需寫作：

演示視頻：

點擊查看：系統(tǒng)演示視頻

模型訓練：

模型訓練的主文件是train.py，下面的三條指令分別對應著小中大三個模型的訓練，有GPU的同學可以將設備換為0，表示使用0號GPU卡，顯存比較大的同學可以將batchsize調(diào)整為4或者16，訓練起來更快。

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

訓練過程中會出現(xiàn)下面的進度條

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

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的內(nèi)容即可

 # 檢測攝像頭

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

 # 檢測圖片文件

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

 # 檢測視頻文件

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

 # 檢測一個目錄下的文件

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

 # 檢測網(wǎng)絡視頻

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

 # 檢測流媒體

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結果

構建可視化界面：

可視化界面的部分在window.py文件中，是通過pyqt5完成的界面設計，在啟動界面前，你需要將模型替換成你訓練好的模型，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，可以將device設置為0，表示使用第0行GPU，這樣可以加快模型的識別速度嗷。

運行效果：

運行時，數(shù)據(jù)集不要放在中文路徑下。

主界面

實時手勢檢測

圖片檢測I_LOVE_YOU

圖片檢測 數(shù)字5

圖片檢測 數(shù)字7

圖片檢測 字母A

圖片檢測 字母D

圖片檢測 字母I

圖片檢測 字母L

圖片檢測 字母V

圖片檢測 字母W

圖片檢測 字母Y

遠程協(xié)助：

溫馨提示：索煒達.猿創(chuàng)官方提供收費遠程協(xié)助，確保您項目運行成功。

點擊查看：遠程協(xié)助相關事項

我們提供完整項目文件清單如下：

文件目錄

 ├ 1.項目源碼

 ├ 2.運行截圖

 ├ 3.數(shù)據(jù)集文件

 └ 4.系統(tǒng)演示視頻