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Yolo算法用石头剪刀数据集 - 15874张带标签图片(rock-paper-scissors-sxsw.zip)

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简介：
本资源包含一个用于训练YOLO算法的石头、剪刀、布图像数据集，共有15874张带有标签的图片，适合进行物体检测和识别模型的开发与测试。 YOLO系列算法的目标检测数据集包含标签文件，并且已经划分好可以直接用于模型训练及验证测试。 每个标签的格式如下： 其中： - `` 表示目标类别的索引，从0开始计数； - `` 和 `` 分别表示目标框中心点在图像宽度和高度方向上的比例坐标值（范围为 0 到 1）； - `` 和 `` 表示以图像宽高比计算的目标框的尺寸。

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  • Yolo算法用石头剪刀数据集 - 15874张带标签图片(rock-paper-scissors-sxsw.zip)
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    本资源包含一个用于训练YOLO算法的石头、剪刀、布图像数据集，共有15874张带有标签的图片，适合进行物体检测和识别模型的开发与测试。 YOLO系列算法的目标检测数据集包含标签文件，并且已经划分好可以直接用于模型训练及验证测试。 每个标签的格式如下： 其中： - `` 表示目标类别的索引，从0开始计数； - `` 和 `` 分别表示目标框中心点在图像宽度和高度方向上的比例坐标值（范围为 0 到 1）； - `` 和 `` 表示以图像宽高比计算的目标框的尺寸。
     
  • 剪刀石头布数据集 - Rock Paper Scissors Dataset
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    剪刀石头布数据集包含数千张图片，展示了玩家在玩经典游戏“剪刀、石头、布”时的手势。此数据集广泛应用于机器学习模型训练中，特别适合用于图像分类任务的实践和研究。 石头剪刀布数据集包含2,892张不同手的图像，这些图像是在玩石头、纸张或剪刀游戏中的各种姿势拍摄的。该数据集中包含了来自多种族、年龄和性别的人的手部图像，并且每张图片都已根据其展示的是石头、纸张还是剪刀进行了标记。
     
  • 石头剪刀布图像数据集1600张（含标注信息及分组）
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    本数据集包含1600张图片，涵盖石头、剪刀、布三种手势，每张图片均附带详细标注，并按训练与测试划分。 我在训练YOLOv5的过程中使用自己拍摄的视频，并从中提取帧进行标记。我将数据划分为训练集与验证集，其中训练集包含约1600张图片，而验证集则有大约170张图片。标签是通过LabelImg工具创建的，包括YoloTXT和Xml两种格式文件类型，这些标注可用于手势识别等应用。 剪刀、石头、布（又称“猜丁壳”）是一个古老且简单的游戏，在其中参与者使用手部动作来决定胜负。这个游戏的主要目的是解决争议，因为三种手势两两相互制约：石头胜过剪刀，剪刀胜过布，而布又可以战胜石头。不论平局持续多久，总会有一个赢家出现。 YOLO（You Only Look Once）是目前目标检测领域中性能最佳的算法之一，在人工智能和计算机视觉开发应用方面有着广泛的应用前景。它的优势在于快速且准确的目标识别能力，能够实现实时的目标检测功能。
     
  • 刀棒识别数据集1200张图片包含VOC、YOLO和JSON标签
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    本数据集包含1200张图片，专注于刀棒类物品的识别，提供VOC、YOLO格式及JSON标签文件，适用于物体检测模型训练与评估。 实际项目应用包括社区安防、学校安防以及危险器具检测等领域。 数据集详情如下：刀具棍棒检测数据集中共有1200张图片，标签分为两类——[刀具] 和 [棍棒]（即[dao, bang]）。这些图像包含多种背景，并且各类别分布均匀。该数据集同时提供了voc格式的xml文件和yolo格式的txt文件作为标注信息，适合于多种目标检测算法的应用。 所有图片均为纯手工精确标注，确保了高质量的数据输入以及良好的模型拟合效果。如果需要json格式标签或在使用过程中遇到任何问题，请留言说明需求。
     
  • 剪刀石头布手势数据集合.zip
    优质
    本数据集包含丰富的剪刀石头布游戏的手势图像样本，旨在支持计算机视觉和机器学习研究，助力手势识别技术的发展。 该数据集包含了“剪刀石头布”游戏中的手势图像。总共包含2188张图像，分别对应“石头”（726张）、“布”（710张）和“剪刀”（752张），所有这些图像是在具有相对一致的灰度和白平衡的绿色背景上拍摄的。格式方面：所有图片均为宽300像素、高200像素的.png文件，且为RGB图像。根据各自的类别，这三类手势被分别存储于三个子文件夹中，“石头”、“布”和“剪刀”的图库分别命名为“Rock”，“Paper”以及“Scissors”。
     
  • 剪刀石头布：石头剪刀布游戏规则
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    剪刀石头布介绍了一种简单而流行的手势游戏——石头、剪刀、布的基本玩法和规则，适用于各种年龄段的人群。 剪刀石头布是一款经典的决策游戏，在全球范围内广受欢迎。这款游戏的基本规则是：石头砸剪刀，剪刀剪布，布包石头，形成一个简单的循环克制关系。 在这个项目中，我们看到游戏已经被编程实现，特别是使用Python语言编写。Python是一种高级编程语言，以其简洁明了的语法和丰富的库资源深受程序员喜爱，并特别适合初学者学习和开发小型应用。 项目主要包含以下几个文件： - `game_ui.exe`：这是一个可执行文件，在Windows操作系统中可以直接运行进行游戏。 - `game_ui.py`：这是Python源代码文件，包含了游戏用户界面实现，可能包括了游戏逻辑、用户交互以及图形界面的部分。 - `game_components.py`：这个辅助组件或函数的文件定义了游戏规则，并处理玩家与电脑之间的决策。 在使用Python编程时，通常涉及以下知识点： 1. **基本控制流**：通过条件语句（if-else）实现核心逻辑，根据选择决定胜负。 2. **随机数生成**：利用`random`模块中的`randint`函数来模拟电脑的选择。 3. **用户输入处理**：使用Python的`input`函数获取用户的输入，并进行预处理和格式化。 4. **图形用户界面（GUI）**：可能使用了Tkinter库创建窗口和控件，使用户能够直观地与程序交互。 5. **事件驱动编程**：在GUI中采用事件驱动模型响应用户的操作行为。 6. **异常处理**：通过异常处理机制增强程序的健壮性，在错误发生时优雅应对而不崩溃。 7. **模块化编程**：将游戏的不同部分（如选择生成、结果判断和界面更新）封装成独立函数或类，提高代码可读性和复用性。 以上就是基于剪刀石头布的一些基本Python编程知识点。通过这个游戏练习可以提升基础编程技能，并接触到更高级的概念，对于学习和增强Python编程能力非常有帮助。
     
  • 石头剪刀布手势的数据集识别
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    本数据集包含丰富多样的石头、剪刀、布的手势图像，旨在支持机器学习模型对手势进行准确识别与分类，促进手部动作识别技术的发展。 该深度学习手势识别数据集包含石头、剪刀、布三种手势的图片，每种手势各有五千多张图片，此外还包括一些没有手势的背景图片。此数据集适用于进行手势识别应用开发、课程设计以及各种识别算法（如YOLO）测试和模型训练。数据集已经划分好了训练集和测试集，在测试集中每种手势的图片约有三百张；也可以通过编写脚本来重新划分数据集。
     
  • YOLO算法用管道缺陷数据集-含1000张带标签图片（裂纹、孔、屈曲、碎片）.zip
    优质
    本资源包含一个用于训练和测试YOLO算法的管道缺陷图像数据集，内有1000张标记了四种常见缺陷类型的高质量图片。 YOLO系列算法目标检测数据集包含标签，可以直接用于训练模型和验证测试。该数据集已划分好，并附有配置文件data.yaml，适用于yolov5、yolov8、yolov9、yolov7、yolov10及yolo11等算法。 数据集中有两种格式的标签：一种是YOLO格式（txt文件），另一种是VOC格式（xml文件）。这两种格式分别保存在不同的文件夹中，且文件名末尾包含类别名称的一部分。 对于YOLO格式的标签： - `` 表示目标类别的索引号（从0开始）。 - `` 和 `` 是目标框中心点相对于图像宽度和高度的比例值，范围为0到1之间。 - `` 和 `` 则是目标框的尺寸比例值。
     
  • 剪刀石头布：Cachipun
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    《剪刀石头布》（Cachipun）是一款简单而经典的互动游戏，玩家通过出拳来决定胜负。其规则简洁却富有策略性，深受各个年龄段的人群喜爱。 卡奇普顿又称为“剪刀石头布”（Rock Paper Scissors），是一种常见的手势游戏，通常用于决策或娱乐。在这个项目中，我们将探索如何利用HTML来创建一个在线版的剪刀石头布游戏，在Odin Project的网页开发课程中，这样的项目是学习基础前端技术的重要实践环节。 我们要理解HTML的基本结构。HTML文件由一系列元素构成，每个元素都有其特定标签，如``、``和``等。这些标签定义了页面组成部分和内容。在卡奇普顿游戏中，我们需要创建一个用户界面让用户点击选择他们的手势（剪刀、石头或布）。 为了实现这一功能，我们可以使用`