YOLOv8手势识别

### 使用 YOLOv8 实现手势识别 #### 准备工作 为了使用YOLOv8实现手势识别，需先安装必要的库并准备数据集。确保环境中已安装Python以及pip工具。 #### 安装依赖包 首先，需要安装ultralytics的YOLOv8库以及其他辅助库： ```bash pip install ultralytics opencv-python PyQt5 ``` 此命令会下载并安装YOLOv8所需的全部依赖项[^2]。 #### 下载预训练模型 可以从官方仓库获取YOLOv8的预训练权重文件。对于新手来说，建议从轻量级版本开始尝试，比如`yolov8n.pt`（nano版），它适合快速测试和原型开发。 ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载预训练模型 ``` 这段代码展示了如何加载一个名为'yolov8n.pt'的小型YOLOv8网络结构及其对应的参数值[^3]。 #### 创建自定义数据集 创建一个新的`.yaml`配置文件来描述数据集路径和其他必要信息。假设项目根目录下有一个叫做`data/hand_gesture/`的数据集，则可以在相同位置建立`hand_gesture.yaml`: ```yaml train: data/hand_gesture/images/train/ val: data/hand_gesture/images/valid/ nc: 5 # 类别数量, 假设有五种不同的手势类别 names: ['fist', 'one_finger', 'two_fingers', 'three_fingers', 'four_fingers'] ``` 上述配置指定了训练集与验证集的位置，并设定了共有五个类别的标签名称[^5]。 #### 训练模型 有了数据集之后就可以着手于模型训练过程了。这里给出一段简单的脚本来启动训练流程： ```python results = model.train( data='path/to/hand_gesture.yaml', epochs=100, imgsz=640, batch=-1, name='custom_hand_gestures' ) ``` 该段代码设置了训练轮次(`epochs`)为100次迭代；输入图片尺寸(`imgsz`)设定为640像素宽高一致；批次大小自动调整(-1表示由框架自行决定最佳批处理规模)。 #### 构建图形用户界面(UI) 最后一步是构建GUI以便直观地查看检测效果。可以利用PyQt5这样的跨平台应用程序框架轻松完成这项任务。下面是一个简化版的例子，用于显示视频流中的手势预测结果： ```python import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QLabel, QMainWindow, QVBoxLayout, QWidget from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap import cv2 class HandGestureApp(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setWindowTitle("Hand Gesture Recognition with YOLOv8") layout = QVBoxLayout() label = QLabel(self) layout.addWidget(label) widget = QWidget() widget.setLayout(layout) self.setCentralWidget(widget) if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) window = HandGestureApp() cap = cv2.VideoCapture(0) # 打开默认摄像头 while True: ret, frame = cap.read() # 获取当前帧 results = model(frame).plot() # 对每一帧执行目标检测并将结果显示出来 rgbImage = cv2.cvtColor(results, cv2.COLOR_BGR2RGB) h, w, ch = rgbImage.shape bytesPerLine = ch * w convertToQtFormat = QImage(rgbImage.data, w, h, bytesPerLine, QImage.Format_RGB888) p = convertToQtFormat.scaled(640, 480, Qt.KeepAspectRatio) window.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(p)) if not ret or cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() sys.exit(app.exec_()) ``` 以上程序片段实现了基本的功能——打开电脑自带相机捕捉画面并通过调用之前提到过的YOLOv8实例来进行实时的手势识别，最终将带有标注框的结果呈现在界面上。