企业官网建设流程全解析

php红色酒类食品企业网站源码,长春免费网站建站模板,邢台立享网络,枝江市住房和城乡建设局网站一、项目介绍 摘要 本项目基于YOLOv10目标检测算法开发了一个石头剪刀布手势识别系统#xff0c;能够实时检测并分类用户展示的石头、剪刀、布三种手势。系统使用自定义数据集进行训练#xff0c;包含训练集6455张图像、验证集576张图…一、项目介绍摘要本项目基于YOLOv10目标检测算法开发了一个石头剪刀布手势识别系统能够实时检测并分类用户展示的石头、剪刀、布三种手势。系统使用自定义数据集进行训练包含训练集6455张图像、验证集576张图像和测试集304张图像共计7335张标注图像。实验表明YOLOv10在该手势识别任务上表现出色实现了高精度和实时性的平衡。该系统可广泛应用于人机交互游戏、智能教学辅助、无障碍交互设备等多种场景为人机自然交互提供了新的技术解决方案。项目意义石头剪刀布检测系统具有重要的理论价值和实际应用意义人机交互创新该系统为人机自然交互提供了新的技术路径使计算机能够理解人类最基本的游戏手势为更复杂的交互奠定了基础。教育应用价值可作为智能教学工具帮助儿童学习游戏规则或用于人工智能教育中的典型案例演示。无障碍技术发展为听障人士或语言障碍者提供了一种非语言的交流方式扩展了无障碍交互的可能性。算法验证平台作为计算机视觉领域的一个典型小规模分类问题为验证新型目标检测算法提供了标准化测试环境。边缘计算应用该系统对计算资源要求适中适合部署在边缘设备上为嵌入式视觉应用开发提供了参考。数据采集方法论项目中建立的数据集构建流程和方法可为其他类似的小规模特定目标检测任务提供借鉴。目录一、项目介绍摘要项目意义二、项目功能展示系统功能图片检测视频检测摄像头实时检测三、数据集介绍数据集概述数据集特点数据集配置文件数据集制作流程四、项目环境配置创建虚拟环境pycharm中配置anaconda安装所需要库五、模型训练训练代码训练结果六、核心代码七、项目源码视频下方简介内基于深度学习YOLOv10的石头剪刀布检测系统YOLOv10YOLO数据集UI界面Python项目源码模型_哔哩哔哩_bilibili基于深度学习YOLOv10的石头剪刀布检测系统YOLOv10YOLO数据集UI界面Python项目源码模型二、项目功能展示系统功能✅图片检测可对图片进行检测返回检测框及类别信息。✅视频检测支持视频文件输入检测视频中每一帧的情况。✅摄像头实时检测连接USB 摄像头实现实时监测。✅参数实时调节置信度和IoU阈值图片检测该功能允许用户通过单张图片进行目标检测。输入一张图片后YOLO模型会实时分析图像识别出其中的目标并在图像中框出检测到的目标输出带有目标框的图像。视频检测视频检测功能允许用户将视频文件作为输入。YOLO模型将逐帧分析视频并在每一帧中标记出检测到的目标。最终结果可以是带有目标框的视频文件或实时展示适用于视频监控和分析等场景。摄像头实时检测该功能支持通过连接摄像头进行实时目标检测。YOLO模型能够在摄像头拍摄的实时视频流中进行目标检测实时识别并显示检测结果。此功能非常适用于安防监控、无人驾驶、智能交通等应用提供即时反馈。核心特点高精度基于YOLO模型提供精确的目标检测能力适用于不同类型的图像和视频。实时性特别优化的算法使得实时目标检测成为可能无论是在视频还是摄像头实时检测中响应速度都非常快。批量处理支持高效的批量图像和视频处理适合大规模数据分析。三、数据集介绍数据集概述本项目构建了一个专门用于石头剪刀布手势识别的定制化数据集共包含7335张高质量标注图像分为三个类别Paper(布)、Rock(石头)和Scissors(剪刀)。数据集按照机器学习标准划分为训练集6455张图像验证集576张图像测试集304张图像数据集涵盖了多种光照条件、手势角度、肤色和背景环境确保了模型的泛化能力。所有图像均经过专业标注并转换为YOLO格式的标注文件。数据集特点多样性手势展示者涵盖不同年龄、性别和肤色包含多种光照条件(自然光、室内灯光、强光、弱光等)背景环境多样(纯色背景、办公室、家庭、户外等)手势角度多变(正对摄像头、侧面、俯视、仰视等)质量保证所有图像分辨率均较高标注经过双重校验确保准确性排除了模糊、过度遮挡等低质量样本平衡性三类手势样本数量基本均衡训练集、验证集、测试集分布合理确保不同子集之间的数据分布一致性实用性图像采集考虑实际应用场景包含单手势和多人手势场景部分样本模拟了实时检测中的运动模糊情况数据集配置文件数据集采用YOLO格式的配置文件主要包含以下内容train: F:\石头剪刀布检测数据集\train\images val: F:\石头剪刀布检测数据集\valid\images test: F:\石头剪刀布检测数据集\test\images nc: 3 names: [Paper, Rock, Scissors]数据集制作流程需求分析阶段明确检测目标和应用场景确定所需手势类别和变体制定数据多样性要求数据采集阶段使用多种设备采集(智能手机、网络摄像头、专业相机)设置不同的采集环境和光照条件邀请不同特征的参与者展示手势录制视频后抽取关键帧或直接拍摄静态图像数据标注阶段使用LabelImg或CVAT等标注工具进行标注制定统一的标注规范(如手势区域界定标准)进行标注质量检查和修正数据预处理阶段图像尺寸标准化数据增强(旋转、翻转、亮度调整等)剔除低质量样本检查标注一致性数据集划分阶段按比例随机划分训练集、验证集和测试集确保各类别在各子集中分布均衡检查数据泄漏问题格式转换阶段将标注转换为YOLO格式生成数据集配置文件创建数据加载脚本质量验证阶段可视化检查样本和标注训练小型模型进行初步验证修正发现的问题四、项目环境配置创建虚拟环境首先新建一个Anaconda环境每个项目用不同的环境这样项目中所用的依赖包互不干扰。终端输入conda create -n yolov10 python3.9激活虚拟环境conda activate yolov10安装cpu版本pytorchpip install torch torchvision torchaudiopycharm中配置anaconda安装所需要库pip install -r requirements.txt五、模型训练训练代码from ultralytics import YOLOv10 model_path yolov10s.pt data_path datasets/data.yaml if __name__ __main__: model YOLOv10(model_path) results model.train(datadata_path, epochs500, batch64, device0, workers0, projectruns/detect, nameexp, )根据实际情况更换模型 yolov10n.yaml (nano)轻量化模型适合嵌入式设备速度快但精度略低。 yolov10s.yaml (small)小模型适合实时任务。 yolov10m.yaml (medium)中等大小模型兼顾速度和精度。 yolov10b.yaml (base)基本版模型适合大部分应用场景。 yolov10l.yaml (large)大型模型适合对精度要求高的任务。--batch 64每批次64张图像。--epochs 500训练500轮。--datasets/data.yaml数据集配置文件。--weights yolov10s.pt初始化模型权重yolov10s.pt是预训练的轻量级YOLO模型。训练结果六、核心代码import sys import cv2 import numpy as np from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMessageBox, QFileDialog from PyQt5.QtCore import QThread, pyqtSignal from ultralytics import YOLOv10 from UiMain import UiMainWindow import time import os class DetectionThread(QThread): frame_received pyqtSignal(np.ndarray, np.ndarray, list) # 原始帧, 检测帧, 检测结果 finished_signal pyqtSignal() # 线程完成信号 def __init__(self, model, source, conf, iou, parentNone): super().__init__(parent) self.model model self.source source self.conf conf self.iou iou self.running True def run(self): try: if isinstance(self.source, int) or self.source.endswith((.mp4, .avi, .mov)): # 视频或摄像头 cap cv2.VideoCapture(self.source) while self.running and cap.isOpened(): ret, frame cap.read() if not ret: break # 保存原始帧 original_frame frame.copy() # 检测 results self.model(frame, confself.conf, iouself.iou) annotated_frame results[0].plot() # 提取检测结果 detections [] for result in results: for box in result.boxes: class_id int(box.cls) class_name self.model.names[class_id] confidence float(box.conf) x, y, w, h box.xywh[0].tolist() detections.append((class_name, confidence, x, y)) # 发送信号 self.frame_received.emit( cv2.cvtColor(original_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), cv2.cvtColor(annotated_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), detections ) # 控制帧率 time.sleep(0.03) # 约30fps cap.release() else: # 图片 frame cv2.imread(self.source) if frame is not None: original_frame frame.copy() results self.model(frame, confself.conf, iouself.iou) annotated_frame results[0].plot() # 提取检测结果 detections [] for result in results: for box in result.boxes: class_id int(box.cls) class_name self.model.names[class_id] confidence float(box.conf) x, y, w, h box.xywh[0].tolist() detections.append((class_name, confidence, x, y)) self.frame_received.emit( cv2.cvtColor(original_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), cv2.cvtColor(annotated_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), detections ) except Exception as e: print(fDetection error: {e}) finally: self.finished_signal.emit() def stop(self): self.running False class MainWindow(UiMainWindow): def __init__(self): super().__init__() # 初始化模型 self.model None self.detection_thread None self.current_image None self.current_result None self.video_writer None self.is_camera_running False self.is_video_running False self.last_detection_result None # 新增保存最后一次检测结果 # 连接按钮信号 self.image_btn.clicked.connect(self.detect_image) self.video_btn.clicked.connect(self.detect_video) self.camera_btn.clicked.connect(self.detect_camera) self.stop_btn.clicked.connect(self.stop_detection) self.save_btn.clicked.connect(self.save_result) # 初始化模型 self.load_model() def load_model(self): try: model_name self.model_combo.currentText() self.model YOLOv10(f{model_name}.pt) # 自动下载或加载本地模型 self.update_status(f模型 {model_name} 加载成功) except Exception as e: QMessageBox.critical(self, 错误, f模型加载失败: {str(e)}) self.update_status(模型加载失败) def detect_image(self): if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning(): QMessageBox.warning(self, 警告, 请先停止当前检测任务) return file_path, _ QFileDialog.getOpenFileName( self, 选择图片, , 图片文件 (*.jpg *.jpeg *.png *.bmp)) if file_path: self.clear_results() self.current_image cv2.imread(file_path) self.current_image cv2.cvtColor(self.current_image, cv2.COLOR_BGR2RGB) self.display_image(self.original_image_label, self.current_image) # 创建检测线程 conf self.confidence_spinbox.value() iou self.iou_spinbox.value() self.detection_thread DetectionThread(self.model, file_path, conf, iou) self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received) self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished) self.detection_thread.start() self.update_status(f正在检测图片: {os.path.basename(file_path)}) def detect_video(self): if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning(): QMessageBox.warning(self, 警告, 请先停止当前检测任务) return file_path, _ QFileDialog.getOpenFileName( self, 选择视频, , 视频文件 (*.mp4 *.avi *.mov)) if file_path: self.clear_results() self.is_video_running True # 初始化视频写入器 cap cv2.VideoCapture(file_path) frame_width int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) frame_height int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) fps cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) cap.release() # 创建保存路径 save_dir results os.makedirs(save_dir, exist_okTrue) timestamp time.strftime(%Y%m%d_%H%M%S) save_path os.path.join(save_dir, fresult_{timestamp}.mp4) fourcc cv2.VideoWriter_fourcc(*mp4v) self.video_writer cv2.VideoWriter(save_path, fourcc, fps, (frame_width, frame_height)) # 创建检测线程 conf self.confidence_spinbox.value() iou self.iou_spinbox.value() self.detection_thread DetectionThread(self.model, file_path, conf, iou) self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received) self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished) self.detection_thread.start() self.update_status(f正在检测视频: {os.path.basename(file_path)}) def detect_camera(self): if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning(): QMessageBox.warning(self, 警告, 请先停止当前检测任务) return self.clear_results() self.is_camera_running True # 创建检测线程 (默认使用摄像头0) conf self.confidence_spinbox.value() iou self.iou_spinbox.value() self.detection_thread DetectionThread(self.model, 0, conf, iou) self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received) self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished) self.detection_thread.start() self.update_status(正在从摄像头检测...) def stop_detection(self): if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning(): self.detection_thread.stop() self.detection_thread.quit() self.detection_thread.wait() if self.video_writer: self.video_writer.release() self.video_writer None self.is_camera_running False self.is_video_running False self.update_status(检测已停止) def on_frame_received(self, original_frame, result_frame, detections): # 更新原始图像和结果图像 self.display_image(self.original_image_label, original_frame) self.display_image(self.result_image_label, result_frame) # 保存当前结果帧用于后续保存 self.last_detection_result result_frame # 新增保存检测结果 # 更新表格 self.clear_results() for class_name, confidence, x, y in detections: self.add_detection_result(class_name, confidence, x, y) # 保存视频帧 if self.video_writer: self.video_writer.write(cv2.cvtColor(result_frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)) def on_detection_finished(self): if self.video_writer: self.video_writer.release() self.video_writer None self.update_status(视频检测完成结果已保存) elif self.is_camera_running: self.update_status(摄像头检测已停止) else: self.update_status(图片检测完成) def save_result(self): if not hasattr(self, last_detection_result) or self.last_detection_result is None: QMessageBox.warning(self, 警告, 没有可保存的检测结果) return save_dir results os.makedirs(save_dir, exist_okTrue) timestamp time.strftime(%Y%m%d_%H%M%S) if self.is_camera_running or self.is_video_running: # 保存当前帧为图片 save_path os.path.join(save_dir, fsnapshot_{timestamp}.jpg) cv2.imwrite(save_path, cv2.cvtColor(self.last_detection_result, cv2.COLOR_RGB2BGR)) self.update_status(f截图已保存: {save_path}) else: # 保存图片检测结果 save_path os.path.join(save_dir, fresult_{timestamp}.jpg) cv2.imwrite(save_path, cv2.cvtColor(self.last_detection_result, cv2.COLOR_RGB2BGR)) self.update_status(f检测结果已保存: {save_path}) def closeEvent(self, event): self.stop_detection() event.accept() if __name__ __main__: app QApplication(sys.argv) # 设置应用程序样式 app.setStyle(Fusion) # 创建并显示主窗口 window MainWindow() window.show() sys.exit(app.exec_())七、项目源码视频下方简介内完整全部资源文件包括测试图片、视频py文件训练数据集、训练代码、界面代码等这里已打包上传至博主的面包多平台见可参考博客与视频已将所有涉及的文件同时打包到里面点击即可运行完整文件截图如下基于深度学习YOLOv10的石头剪刀布检测系统YOLOv10YOLO数据集UI界面Python项目源码模型_哔哩哔哩_bilibili基于深度学习YOLOv10的石头剪刀布检测系统YOLOv10YOLO数据集UI界面Python项目源码模型