基于深度学习的石头剪刀布手势识别（UI界面+YOLOv8/v7/v6/v5代码+训练数据集）

引言

石头剪刀布是一种简单而有趣的游戏。通过基于深度学习的手势识别系统，我们可以自动检测和识别玩家的手势。本文将详细介绍如何构建一个石头剪刀布手势识别系统，包括环境搭建、数据收集与处理、模型训练、系统实现以及用户界面设计，并提供实际的代码示例。

系统概述

本系统的实现步骤包括：

1. 环境搭建
2. 数据收集与处理
3. 模型训练
4. 系统实现
5. 用户界面设计

环境搭建

首先，需要搭建一个适合深度学习开发的环境。本文使用Python 3.8或以上版本，并依赖于多个深度学习和图像处理库。

安装必要的库

使用以下命令安装所需库：

pip install numpy pandas matplotlib opencv-python torch torchvision ultralytics pyqt5

数据收集与处理

数据收集

收集包含石头、剪刀和布手势的图像和视频数据集。可以通过互联网下载公开的数据集，或者自己拍摄。确保数据集包含各种不同的手势类型和不同的背景。

数据处理

将图像数据整理到指定的文件夹结构，并标注手势的位置。以下是示例的文件夹结构：

datasets/├── images/│   ├── train/│   │   ├── image1.jpg│   │   ├── image2.jpg│   ├── val/│   │   ├── image1.jpg│   │   ├── image2.jpg├── labels/├── train/│   ├── image1.txt│   ├── image2.txt├── val/├── image1.txt├── image2.txt

每个标签文件的内容如下：

class x_center y_center width height

其中，class表示类别编号（如石头、剪刀、布），x_center、y_center为归一化后的中心坐标，width和height为归一化后的宽度和高度。

数据增强

为了提高模型的泛化能力，可以对数据进行增强处理。常见的数据增强方法包括旋转、缩放、平移、镜像等。

import albumentations as A
from albumentations.pytorch import ToTensorV2
import cv2
import os# 定义数据增强变换
transform = A.Compose([A.RandomRotate90(),A.Flip(),A.Transpose(),A.OneOf([A.IAAAdditiveGaussianNoise(),A.GaussNoise(),], p=0.2),A.OneOf([A.MotionBlur(p=0.2),A.MedianBlur(blur_limit=3, p=0.1),A.Blur(blur_limit=3, p=0.1),], p=0.2),A.ShiftScaleRotate(shift_limit=0.0625, scale_limit=0.2, rotate_limit=45, p=0.2),A.OneOf([A.OpticalDistortion(p=0.3),A.GridDistortion(p=0.1),A.IAAPiecewiseAffine(p=0.3),], p=0.2),A.OneOf([A.CLAHE(clip_limit=2),A.IAASharpen(),A.IAAEmboss(),A.RandomBrightnessContrast(),], p=0.3),A.HueSaturationValue(p=0.3),ToTensorV2()
])# 处理图像
def augment_images(image_folder, output_folder):os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)for filename in os.listdir(image_folder):image_path = os.path.join(image_folder, filename)image = cv2.imread(image_path)augmented = transform(image=image)augmented_image = augmented["image"].numpy().transpose(1, 2, 0)output_path = os.path.join(output_folder, filename)cv2.imwrite(output_path, augmented_image)# 应用数据增强
augment_images('datasets/images/train', 'datasets/images/train_augmented')

模型训练

使用YOLO模型进行训练。

配置文件

创建一个配置文件config.yaml：

path: datasets
train: images/train
val: images/val
test: images/testnc: 3  # 类别数：石头、剪刀、布
names: ['rock', 'paper', 'scissors']  # 类别名称

训练代码

使用以下代码训练模型：

from ultralytics import YOLO# 加载模型
model = YOLO('yolov8n.pt')# 训练模型
model.train(data='config.yaml', epochs=50, imgsz=640, batch=16, lr0=0.01)

训练过程会生成模型权重文件best.pt，该文件包含了训练好的模型参数。

系统实现

训练好的模型可以用于实时手势检测。使用OpenCV读取视频流，并调用YOLO模型进行检测。

检测代码

import cv2
from ultralytics import YOLO# 加载训练好的模型
model = YOLO('best.pt')# 打开视频流
cap = cv2.VideoCapture(0)while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()if not ret:break# 检测手势results = model(frame)for result in results:bbox = result['bbox']label = result['label']confidence = result['confidence']# 画框和标签cv2.rectangle(frame, (bbox[0], bbox[1]), (bbox[2], bbox[3]), (0, 255, 0), 2)cv2.putText(frame, f'{label} {confidence:.2f}', (bbox[0], bbox[1] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)# 显示结果cv2.imshow('Rock Paper Scissors Detection', frame)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakcap.release()
cv2.destroyAllWindows()

用户界面设计

为了提高系统的易用性，我们设计了一个用户友好的界面。使用PyQt5实现用户界面，提供图像或视频播放和检测结果显示。

界面代码

以下是一个简单的PyQt5界面代码示例：

import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QVBoxLayout, QLabel, QPushButton, QFileDialog
from PyQt5.QtGui import QPixmap, QImage
import cv2
from ultralytics import YOLOclass GestureDetectionUI(QWidget):def __init__(self):super().__init__()self.initUI()self.model = YOLO('best.pt')def initUI(self):self.setWindowTitle('Gesture Detection System')self.layout = QVBoxLayout()self.label = QLabel(self)self.layout.addWidget(self.label)self.button = QPushButton('Open Image or Video', self)self.button.clicked.connect(self.open_file)self.layout.addWidget(self.button)self.setLayout(self.layout)def open_file(self):options = QFileDialog.Options()file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, "Open File", "", "All Files (*);;MP4 Files (*.mp4);;JPEG Files (*.jpg);;PNG Files (*.png)", options=options)if file_path:if file_path.endswith('.mp4'):self.detect_gesture_video(file_path)else:self.detect_gesture_image(file_path)def detect_gesture_image(self, file_path):frame = cv2.imread(file_path)results = self.model(frame)for result in results:bbox = result['bbox']label = result['label']confidence = result['confidence']cv2.rectangle(frame, (bbox[0], bbox[1]), (bbox[2], bbox[3]), (0, 255, 0), 2)cv2.putText(frame, f'{label} {confidence:.2f}', (bbox[0], bbox[1] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)height, width, channel = frame.shapebytesPerLine = 3 * widthqImg = QImage(frame.data, width, height, bytesPerLine, QImage.Format_RGB888).rgbSwapped()self.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(qImg))def detect_gesture_video(self, file_path):cap = cv2.VideoCapture(file_path)while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()if not ret:breakresults = self.model(frame)for result in results:bbox = result['bbox']label = result['label']confidence = result['confidence']cv2.rectangle(frame, (bbox[0], bbox[1]), (bbox[2], bbox[3]), (0, 255, 0), 2)cv2.putText(frame, f'{label} {confidence:.2f}', (bbox[0], bbox[1] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)height, width, channel = frame.shapebytesPerLine = 3 * widthqImg = QImage(frame.data, width, height, bytesPerLine, QImage.Format_RGB888).rgbSwapped()self.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(qImg))QApplication.processEvents()cap.release()if __name__ == '__main__':app = QApplication(sys.argv)ex = GestureDetectionUI()ex.show()sys.exit(app.exec_())

总结

本文详细介绍了如何构建一个基于深度学习的石头剪刀布手势识别系统，从环境搭建、数据收集与处理、模型训练、系统实现到用户界面设计。这不仅提高了游戏的趣味性，还展示了深度学习在图像识别领域的强大能力。
声明：本文只是简单的项目思路，如有部署的想法，想要（UI界面+YOLOv8/v7/v6/v5代码+训练数据集）的可以联系作者.