帮我在github上找一个基于pytorch的手势识别的项目

好的，我可以为您找到一个基于PyTorch的手势识别项目。以下是一个名为“Hand-Gesture-Recognition-PyTorch”的项目，它使用PyTorch和OpenCV来训练和测试手势识别模型：

https://github.com/Aravind-Suresh/Hand-Gesture-Recognition-PyTorch

该项目提供了一个名为“train.py”的Python脚本，它使用PyTorch训练一个卷积神经网络（CNN）来识别手势。该项目还包括一个名为“test.py”的Python脚本，用于使用训练好的模型测试手势识别性能。

请注意，我提供的是一个例子，还有其他基于PyTorch的手势识别项目可供选择，您可以在Github上搜索这些项目。

相关问题

帮我在github上找一个简单的基于pytorch的手势识别的项目

好的，以下是一个基于PyTorch的手势识别项目：

https://github.com/Aravindlivewire/Hand-gesture-recognition-2.0-Pytorch

该项目使用PyTorch实现了一个Convolutional Neural Network（CNN）模型，用于识别手势。该模型使用了一个自定义的数据集，并且在测试集上取得了比较好的准确率。

注意：请确保您已经获得了该项目的授权，并且尊重项目的代码许可证！

yolov5实战手势识别

### 使用 YOLOv5 进行手势识别的实战教程

#### 创建项目环境
为了确保项目的顺利运行，建议先设置虚拟环境并安装必要的依赖库。

conda create -n yolov5_gesture python=3.8
conda activate yolov5_gesture
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
pip install opencv-python PyQt5
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

#### 数据准备
根据实际需求收集或下载适当的手势数据集。如果选择自制数据集，则需按照特定格式整理图片和标签文件[^4]。

- **训练集与验证集划分**
将采集到的手势图像分为`train`和`val`两个子目录存放。

- **标注文件生成**
对应每张图片创建`.txt`格式的边界框坐标文件，位于相应级别的`labels`文件夹下。

- **配置 `data.yaml` 文件**
定义数据集路径以及类别信息：

# data/gestures.yaml
train: ./images/train/
val: ./images/val/

nc: 5
names: ['thumbs_up', 'thumbs_down', 'peace', 'fist', 'point']

#### 模型训练
利用预定义的数据集来微调YOLOv5模型参数，从而适应新的分类任务。

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data gestures.yaml --weights yolov5s.pt

此命令将在本地启动一次完整的训练过程，并自动保存最佳权重至`runs/train/exp/weights/best.pt`.

#### 构建图形界面 (GUI)
借助PyQt5框架构建简易的应用程序窗口展示实时检测效果。

##### 主要组件说明
- **DetectionThread**: 继承自`QThread`,负责从摄像头获取视频流并对每一帧执行目标检测操作[^1].
- **MainWindow**: 基于`QMainWindow`实现,提供用户交互界面，包括播放区域和其他控制按钮.

##### 关键代码片段
下面给出部分核心逻辑作为参考:

from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QLabel
import sys
from threading import Thread
import cv2
import numpy as np
import torch


class DetectionThread(QThread):
    change_pixmap_signal = pyqtSignal(np.ndarray)

    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom',
                                    path='path/to/best.pt')  # 加载已训练好的模型

    def run(self):
        cap = cv2.VideoCapture(0)
        while True:
            ret, frame = cap.read()
            if not ret:
                break
            
            results = model(frame).render()  # 调用YOLOv5进行预测
            image_with_boxes = results[0][:, :, ::-1]

            self.change_pixmap_signal.emit(image_with_boxes)


class MainWindow(QMainWindow):
    def __init__(self):
        super(MainWindow).__init__()

        self.setWindowTitle("Hand Gesture Recognition")

        self.image_label = QLabel(self)
        self.setCentralWidget(self.image_label)

        th = DetectionThread()
        th.change_pixmap_signal.connect(lambda p: self.update_image(p))
        th.start()

    @pyqtSlot(np.ndarray)
    def update_image(self, cv_img):
        """Updates the image_label with a new opencv image"""
        qt_img = QImage(cv_img.data,
                        cv_img.shape[1],
                        cv_img.shape[0],
                        QImage.Format_RGB888)
        pixmap = QPixmap.fromImage(qt_img)
        self.image_label.setPixmap(pixmap)


if __name__ == "__main__":
    app = QApplication(sys.argv)
    window = MainWindow()
    window.showFullScreen()
    sys.exit(app.exec_())