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基于YOLOv5的手势识别系统,可识别0-9数字手势(含完整程序与数据)

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简介:
本项目开发了一种基于YOLOv5的手势识别系统,专门用于识别从0到9的手势信号。该项目不仅提供了详细的实现代码,还包含了训练所需的全部数据集。适合于对计算机视觉和深度学习感兴趣的开发者研究和应用。 本段落介绍了如何使用YOLOv5构建手势识别系统,并实现对0-9数字手势的精准识别与跟踪。文档详细描述了系统的实施步骤,从Python环境配置、数据集准备、模型训练到导出ONNX格式以适应多平台部署,再到性能测试和可视化图表绘制,以及最后通过Tkinter创建图形用户界面的具体方法。文中提供了完整的源代码及相关数据集供读者参考使用及拓展。 本段落适用人群为具备编程经验并从事机器学习研究或技术实施的工程师,对物体检测与计算机视觉感兴趣的个人也可从中受益。 该系统适用于需要手势指令控制的应用场合,例如游戏控制器、无人机操控等互动设备开发过程中的操作界面友好性提升和用户体验改善。此外,文中还提供了进一步改进此解决方案应用范围的具体建议。本段落不仅是一份教学材料,也提供了一个实用的研发项目模板。

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客服
客服
  • YOLOv50-9
    优质
    本项目开发了一种基于YOLOv5的手势识别系统,专门用于识别从0到9的手势信号。该项目不仅提供了详细的实现代码,还包含了训练所需的全部数据集。适合于对计算机视觉和深度学习感兴趣的开发者研究和应用。 本段落介绍了如何使用YOLOv5构建手势识别系统,并实现对0-9数字手势的精准识别与跟踪。文档详细描述了系统的实施步骤,从Python环境配置、数据集准备、模型训练到导出ONNX格式以适应多平台部署,再到性能测试和可视化图表绘制,以及最后通过Tkinter创建图形用户界面的具体方法。文中提供了完整的源代码及相关数据集供读者参考使用及拓展。 本段落适用人群为具备编程经验并从事机器学习研究或技术实施的工程师,对物体检测与计算机视觉感兴趣的个人也可从中受益。 该系统适用于需要手势指令控制的应用场合,例如游戏控制器、无人机操控等互动设备开发过程中的操作界面友好性提升和用户体验改善。此外,文中还提供了进一步改进此解决方案应用范围的具体建议。本段落不仅是一份教学材料,也提供了一个实用的研发项目模板。
  • 0-9
    优质
    这是一个包含从0到9所有数字手势图像的数据集合,旨在为手语识别和手势控制技术的研究提供训练资料。 提供2000张单一背景图片以及1000张复杂背景的图片。
  • :利用TensorFlow2.0、OpenCV和CNN实现0-9
    优质
    本项目采用TensorFlow2.0框架及卷积神经网络(CNN)技术,在OpenCV支持下完成手部图像采集与预处理,旨在准确识别手势表达的0至9数字。 手势识别基于TensorFlow 2.0 + OpenCV + CNN实现,用于识别0-9的手势,请参阅我的以获取详细信息。 简化后:使用TensorFlow 2.0、OpenCV 和CNN技术来完成从0到9的手势识别项目,详情请参考相关文档或平台上的说明。
  • YOLOv5(包集及训练代码).txt
    优质
    本项目提供了一个基于YOLOv5的手势识别系统,包括定制的手势识别数据集和详细的训练代码,适用于快速部署与研究。 手势识别(HGR)作为人机交互的一部分,在汽车领域、家庭自动化系统以及各种视频/流媒体平台等领域具有广泛的实际应用价值。本段落将基于YOLOv5构建一个能够识别包括one, two, ok在内的18种常见通用手势动作的手势识别目标检测系统。该系统的平均精度平均值mAP_0.5达到了0.99569,而mAP_0.5:0.95则为0.87605,基本满足了业务性能需求。
  • 0-10
    优质
    这是一个涵盖了从0到10所有数字的手势图像集合的数据集,旨在促进手势识别技术的研究与发展。 手势识别数据集包含从0到10的手势图像,每个类别都有上千张图片。该数据集分为训练集和验证集两部分,并适用于图像分类的入门学习。
  • SVM.rar_图像__svm_雷达
    优质
    SVM手势识别项目利用支持向量机(SVM)算法进行图像和雷达数据处理,实现精准的手势识别功能。适用于多种应用场景的数据分析与模式识别需求。 通过雷达采集手势数据并生成手势图像,然后使用SVM进行识别。
  • kNN.zip_0-9_40_knn_python决策树_
    优质
    本项目利用Python实现基于K近邻算法的手势识别系统,使用了0至9的手势图像数据集进行训练与测试,并对比分析了决策树方法的效果。 寻找手势识别的源代码以实现手写0-9数字的识别功能,并确保能够在40秒内完成任务。需要下载训练集(training)和测试集(test)。
  • -TensorFlowPython实现0-5代码
    优质
    本项目利用TensorFlow和Python开发的手势识别系统能够精准识别手势数字0至5。通过深度学习技术训练模型,实现了对手部姿态的有效解析与应用。 卷积神经网络可以用于实现对手势数字的识别(基于TensorFlow)。