yolov8 手势识别

### 使用YOLOv8实现手势识别 #### 准备工作 为了使用YOLOv8进行手势识别，需先安装必要的库并准备数据集。确保环境配置正确对于项目的顺利推进至关重要。 ```bash pip install ultralytics opencv-python PyQt5 ``` 上述命令用于安装`ultralytics`（YOLOv8官方支持包）、`opencv-python`（计算机视觉处理）以及`PyQt5`（图形用户界面开发），这些工具是构建手势识别系统的基石[^1]。 #### 创建项目结构 合理的项目结构有助于管理代码和资源文件。建议创建如下所示的基础框架： - `dataset/`: 存储训练和测试图片。 - `models/`: 放置预训练模型或其他自定义模型。 - `ui/`: 包含GUI相关的源码。 - `main.py`: 主程序入口点。 此布局不仅便于维护还利于扩展新特性[^3]。 #### 加载与训练模型 加载YOLOv8模型并对特定的手势类别进行微调是一项重要步骤。下面展示了如何初始化模型并启动训练过程。 ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # Load a pretrained model (recommended for training) results = model.train(data='path/to/dataset', epochs=100, imgsz=640) ``` 这里选择了轻量级版本`yolov8n.pt`作为起点；实际操作时可根据需求调整参数如路径、轮次数量(`epochs`)及输入尺寸(`imgsz`)等设置来适应具体场景的要求[^2]。 #### 构建UI界面 利用PyQt5可以快速搭建直观友好的用户交互平台。以下是简化版窗口类的一部分实现方式： ```python import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QLabel, QMainWindow, QPushButton from PyQt5.QtGui import QPixmap import cv2 class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setWindowTitle("Hand Gesture Recognition System") button_start = QPushButton("Start Camera", self) label_image = QLabel(self) layout.addWidget(button_start) layout.addWidget(label_image) if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) window = MainWindow() window.show() sys.exit(app.exec_()) ``` 这段脚本建立了基本的应用架构，包括按钮触发事件连接至相机开启功能，同时预留了显示捕获帧的空间位置。 #### 手势检测逻辑集成 最后一步是在实时视频流中嵌入手势分析算法。这通常涉及到从摄像头获取每一帧画面，传递给已训练完成的YOLOv8实例执行预测任务，并将结果显示出来。 ```python def detect_gesture(frame): results = model.predict(source=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), conf=0.5)[0] annotated_frame = frame.copy() if not results.boxes.isempty(): boxes = results.boxes.cpu().numpy()[:, :4].astype(int) labels = results.names[int(results.probs.top1)] for box in boxes: x_min, y_min, x_max, y_max = box cv2.rectangle(annotated_frame, (x_min, y_min), (x_max, y_max), color=(0, 255, 0)) text_size = cv2.getTextSize(labels, fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, fontScale=1, thickness=2)[0] cv2.putText( annotated_frame, labels, org=(max(x_min - int(text_size[0]/2), 0), max(y_min - 5, 0)), fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, fontScale=1, color=(0, 255, 0), thickness=2 ) return annotated_frame ``` 该函数接收单张图像作为输入，经过颜色空间转换后送入网络得到输出结果，再依据边界框坐标绘制矩形标记目标物体所在区域及其标签名称于原图之上返回最终效果图像。