摘要：本文深入研究了基于YOLOv8/v7/v6/v5的石头剪刀布手势识别系统，核心采用YOLOv8并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，进行性能指标对比；详述了国内外研究现状、数据集处理、算法原理、模型构建与训练代码，及基于Streamlit的交互式Web应用界面设计。在Web网页中可以支持图像、视频和实时摄像头进行石头剪刀布手势识别，可上传不同训练模型（YOLOv8/v7/v6/v5）进行推理预测，界面可方便修改。本文附带了完整的网页设计、深度学习模型代码和训练数据集的下载链接。
完整资源中包含数据集及训练代码，环境配置与界面中文字、图片、logo等的修改方法请见视频，项目完整文件下载请见演示与介绍视频的简介处给出：➷➷➷
演示与介绍视频 ：https://www.bilibili.com/video/BV1sr421t7Bq/
YOLOv8/v7/v6/v5项目合集下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2akpht
YOLOv8和v5项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Zm5Zt
YOLOv7项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Zm5ps
YOLOv6项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Zm55p
若您想获得博文中涉及的实现完整全部资源文件（包括测试图片、视频，py, UI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：
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1. 网页功能与效果
（1）开启摄像头实时检测：本系统允许用户通过网页直接开启摄像头，实现对实时视频流中石头剪刀布手势的检测。系统将自动识别并分析画面中的石头剪刀布手势，并将检测结果实时显示在用户界面上，为用户提供即时的石头剪刀布手势反馈。
（2）选择图片检测：用户可以上传本地的图片文件到系统中进行石头剪刀布手势识别。系统会分析上传的图片，识别出图片中的石头剪刀布手势，并在界面上展示带有石头剪刀布手势标签和置信度的检测结果，让用户能够清晰地了解到每个石头剪刀布手势状态。
（3）择视频文件检测：系统支持用户上传视频文件进行石头剪刀布手势检测。上传的视频将被系统逐帧分析，以识别和标记视频中每一帧的石头剪刀布手势。用户可以观看带有石头剪刀布手势检测标记的视频，了解视频中人物的石头剪刀布手势变化。
（4）择不同训练好的模型文件：系统集成了多个版本的YOLO模型（如YOLOv8/v7/v6/v5），用户可以根据自己的需求选择不同的模型进行石头剪刀布手势识别。这一功能使得用户能够灵活地比较不同模型的表现，以选择最适合当前任务的模型。
本系统还集成了一系列高级功能，提高了用户体验和系统的实用性：检测画面和原始画面的显示方式，允许用户选择同时显示检测结果和原始图像，或者单独显示任一种图像，以便于比较和分析；特定目标的单独标记和显示结果，用户可以通过下拉框选择特定的石头剪刀布手势类型进行检测，系统将只显示选定石头剪刀布手势类型的检测结果，使分析更加专注和高效；检测结果的页面表格显示，所有检测到的石头剪刀布手势及其相关信息（如置信度和位置）会在页面上以表格形式展现，便于用户一目了然地查看；动态调整检测算法的阈值，用户可以实时调整置信度阈值和IOU阈值，以获得最佳的检测效果；检测结果导出到CSV文件，为了方便数据分析和记录，用户可以将检测结果以CSV格式导出；最后，导出标记的图像和视频结果功能使用户能将加工后的图像或视频保存为avi格式的文件，方便保存和分享。这些功能的集成使得本系统不仅在石头剪刀布手势识别方面表现出色，同时也提供了丰富的数据处理和展示选项，满足了广泛的应用需求。
2. 绪论
2.1 研究背景及意义
在当今迅速发展的人工智能领域，手势识别技术作为实现自然人机交互的关键技术之一，受到了广泛的关注和研究。特别是在游戏互动、智能家居控制、辅助驾驶等场景中，手势识别技术能够提供一种直观、便捷的交互方式，极大地丰富了用户体验。石头剪刀布作为一种广泛流行的手势游戏，不仅是儿童游戏中的一个元素，也逐渐被应用于计算机视觉和模式识别的研究中，成为一种评估手势识别算法性能的标准任务。
近年来，随着深度学习技术的快速进步，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，尤其是YOLO（You Only Look Once）系列模型，在手势识别领域展示出了卓越的性能。从YOLOv5到最新的YOLOv8，每一个版本的迭代都在检测速度和准确度上带来了显著的提升。这些模型通过一次性预测图像中的多个目标和其类别，大大加快了识别速度，为实时手势识别提供了可能。此外，不断更新的数据集和改进的训练策略也进一步优化了模型的性能和泛化能力。
本博客旨在探讨石头剪刀布手势识别的研究背景和意义，回顾国内外在该领域的最新研究进展，特别是目标检测算法在石头剪刀布手势识别中的应用和发展，以及介绍最新的技术改进和数据集更新情况。通过这一系列的分析和讨论，我们希望能够为该领域的研究者和应用开发者提供有价值的信息和启发，共同推进石头剪刀布手势识别技术的进步和应用。
然而，将YOLO模型应用于石头剪刀布手势识别系统时，仍面临一些挑战，如手势在不同光照、背景和视角下的变化性，以及不同个体之间手势形态的差异等。为了解决这些问题，研究人员提出了多种改进策略，包括数据增强、多尺度训练、注意力机制的引入等，这些策略在最新的研究中得到了有效的验证[1]。
本博客的主要贡献在于，我们综合利用了YOLOv8/v7/v6/v5等多个版本的优势，通过比较分析在石头剪刀布手势识别任务上的性能，提出了一种综合性能更优的手势识别系统。此外，我们还针对特定的挑战设计了改进策略，进一步提升了系统的准确度和鲁棒性。通过实验验证，我们的系统在各项性能指标上均达到了业界领先水平，对于推动手势识别技术的发展具有重要意义。
2.2 国内外研究现状
在石头剪刀布手势识别的研究中，目标检测算法的进步为识别准确度和实时性提供了重要支撑。尤其是YOLO系列算法的不断迭代更新，例如YOLOv5[2]及其后续版本，以其出色的检测速度和较高的准确度，在实时石头剪刀布手势识别领域中展现出显著的优势。此外，随着深度学习技术的不断深入，新的网络架构和训练策略的提出，例如基于注意力机制的网络、多任务学习框架等，进一步提升了石头剪刀布手势识别的性能。同时，数据集的丰富和多样化，如FER-2013、CK+、AffectNet等，为模型的训练和验证提供了重要的资源，也促进了算法性能的不断提升。
在过去的几年里，石头剪刀布手势识别技术经历了从传统机器学习方法到基于深度学习的算法的转变，这一转变极大地推进了该领域的研究进展。早期，石头剪刀布手势识别依赖于手工特征提取，如Gabor特征、局部二值模式（LBP）和直方图方向梯度（HOG），结合简单的分类器如支持向量机（SVM）进行石头剪刀布手势分类。然而，这些传统方法在复杂背景和多样光照条件下的表现并不稳定，且泛化能力有限。随着技术的发展和应用的扩展，石头剪刀布手势识别面临着更多新的挑战和需求，例如在复杂环境下的石头剪刀布手势稳健识别、跨文化石头剪刀布手势的理解、个体差异的适应等。这些挑战促使研究者不断探索更高效、更准确、更可靠的石头剪刀布手势识别技术，推动该领域向更深层次、更广范围的应用发展。
随着深度学习技术的发展，卷积神经网络（CNN）成为石头剪刀布手势识别的主流方法。CNN能够自动学习数据的层次特征，从而在多项石头剪刀布手势识别任务中取得了突破性进展。近期，基于CNN的改进算法不断涌现，如深度残差网络（ResNet）、密集连接卷积网络（DenseNet）和注意力机制网络，它们在提高石头剪刀布手势识别准确度和适应性方面展现了巨大潜力。特别是，引入注意力机制的模型能够聚焦于图像中的关键区域，从而提升识别效果。YOLO系列算法在目标检测领域取得了显著成功，尤其是在实时性和准确度方面的平衡上。较新的YOLO版本，如YOLOv6[3]和YOLOv7[4]，通过引入如CSPNet、Mosaic数据增强等技术，进一步提升了检测性能。在石头剪刀布手势识别中，通过微调YOLO模型以适应石头剪刀布手势特征，研究者能够在实时视频流中有效地检测和识别石头剪刀布手势。其次，Transformer模型因其强大的特征提取能力，也被广泛应用于石头剪刀布手势识别中。一篇研究提出了一种基于Transformer的石头剪刀布手势识别模型，该模型通过自注意力机制有效捕获面部石头剪刀布手势的关键特征，实现了高准确度的石头剪刀布手势识别。对抗性训练也是提升石头剪刀布手势识别性能的一种有效手段。通过引入对抗性样本来增强模型的鲁棒性，一些研究利用这一方法有效地提高了模型在面对石头剪刀布手势模糊不清、光照变化等复杂情况下的识别能力。跨域学习(Cross-Domain Learning)策略被用于解决因文化差异导致的石头剪刀布手势识别困难。一些研究通过设计跨域适应算法，有效缩小了不同数据集间的分布差异，提高了模型在不同文化背景下的石头剪刀布手势识别性能。
此外，数据集的发展也对石头剪刀布手势识别的进步起到了关键作用。早期常用的数据集如CK+和JAFFE因其规模较小和石头剪刀布手势类型有限而受到限制[5]。近年来，更大规模且多样性更高的数据集如AffectNet和FER-2013的发布，为训练更复杂的深度学习模型提供了条件，进而显著提升了石头剪刀布手势识别的性能和泛化能力。
尽管取得了显著进展，石头剪刀布手势识别仍面临一系列技术挑战，包括但不限于石头剪刀布手势的细小变化识别、不同文化背景下的石头剪刀布手势差异、实时处理大规模视频数据的需求等。这些挑战促使研究者探索新的研究方向和技术路线，例如多模态学习方法结合语音和文字信息以提高石头剪刀布手势识别的准确度和鲁棒性。随着机器视觉技术的不断进步，新的模型架构和算法将不断涌现，进一步推动石头剪刀布手势识别的发展。此外，跨学科的研究方法，如心理学和认知科学的结合，可能会为理解复杂的人类石头剪刀布手势提供新的视角。此外，随着隐私保护意识的增强，如何在保护个人隐私的前提下进行有效的石头剪刀布手势识别，也将成为一个重要的研究方向。
2.3 要解决的问题及其方案
2.3.1 要解决的问题
在开发基于YOLOv8/v7/v6/v5的石头剪刀布手势识别系统时，我们面临的挑战和解决方案主要包括以下几个方面：
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手势识别的准确性和实时性：
- 在石头剪刀布手势识别系统中，准确性和实时性是两个核心指标。YOLO系列模型以其高速度和高准确率著称，是实现实时手势识别的理想选择。我们采用了YOLOv8作为主模型，并与YOLOv7、v6、v5进行性能比较，以找出最适合手势识别任务的模型。在PyTorch框架下，通过优化模型结构和训练策略，我们进一步提升了手势识别的速度和准确度。
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多环境适应性和模型泛化能力：
- 石头剪刀布手势可能在多种不同环境中进行，如室内外、不同光照条件等。为增强模型的适应性和泛化能力，我们利用了丰富多样的数据集进行训练，并结合数据增强技术（如旋转、缩放、颜色变换等），以模拟各种可能的实际场景。
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用户交互界面的友好性：
- 为了使用户能够轻松地使用手势识别系统，我们采用了基于Streamlit的网页设计，提供了一个直观易用的界面。用户可以通过网页上传图片、视频或直接使用摄像头进行实时手势识别。同时，界面支持切换不同的YOLO模型版本，以便用户根据需要选择最佳的识别效果。为了提高用户体验，我们还通过CSS进行了界面美化。
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数据处理能力和系统效率：
- 考虑到手势识别系统需要处理大量的图像和视频数据，我们优化了数据处理流程，确保了数据处理的高效性和实时性。通过合理的数据缓存和批处理策略，减少了数据传输和处理的延迟。此外，系统在Pycharm IDE中开发，利用了其强大的调试和性能分析工具，确保了代码的高效运行和易维护性。
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系统的可扩展性和维护性：
- 在系统设计初期，我们就考虑到了未来可能的扩展需求，如增加新的手势类型识别、集成新的深度学习模型等。系统的架构设计允许灵活地添加或替换组件，无需对整个系统进行大规模重构。同时，通过模块化设计和良好的文档记录，保证了系统的可维护性和易升级性。
通过以上策略和解决方案，我们的石头剪刀布手势识别系统能够在不同环境下准确快速地识别手势，同时提供了用户友好的交互界面，保证了良好的用户体验。这些成就标志着我们在深度学习模型应用、数据处理、用户界面设计等方面的成功探索和实践。
2.3.2 解决方案
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深度学习模型的选择和优化
模型架构：选用YOLOv8/v7/v6/v5作为核心的深度学习模型，考虑到它们在速度和准确度之间的优秀平衡，以及对小目标的良好识别能力，特别适用于实时石头剪刀布手势识别任务。
数据增强：为增强模型的泛化能力，将采用多种数据增强技术，如随机裁剪、缩放、旋转、色彩调整等，以模拟多变的环境条件和石头剪刀布手势变化。
迁移学习：利用在大规模图像数据集上预训练的YOLO模型作为起点，通过迁移学习技术进行微调，专注于石头剪刀布手势识别的细节，以提升训练效率和识别性能。 -
技术框架和开发工具
PyTorch框架：选用PyTorch作为主要的深度学习框架，其灵活的API和强大的GPU加速功能，非常适合于快速开发和迭代深度学习模型。
Streamlit网页设计：基于Streamlit构建用户交互界面，它提供了简单而强大的方式来创建数据应用程序，能够快速从Python脚本创建和共享美观的Web应用。
CSS美化：利用CSS技术对Web界面进行美化和风格定制，以提高用户界面的美观性和用户体验。 -
功能实现和系统设计
多输入源支持：系统将支持多种输入源，包括图片、视频和实时摄像头捕获，以适应不同的应用场景。
模型切换功能：实现动态模型切换功能，允许用户根据需求选择不同版本的YOLO模型（YOLOv8/v7/v6/v5），提高系统的灵活性和适用范围。 -
数据处理和存储策略
高效数据处理：利用PyTorch的高效数据加载和预处理机制，确保数据处理的速度和质量，满足实时石头剪刀布手势识别的需求。
智能数据存储：设计合理的数据存储方案，对识别结果和历史数据进行有效组织和索引，以便于用户查询和分析。 -
性能优化和系统测试
性能调优：通过模型和系统性能分析，识别性能瓶颈并进行针对性优化，如模型精简、硬件加速等，以保证系统的高效运行。
全面测试：进行全面的系统测试，包括功能测试、性能测试和用户体验测试，确保系统的稳定性、准确性和可靠性。
通过实施上述策略，我们的目标是开发一个准确、高效且用户友好的石头剪刀布手势识别系统，能够在多种使用场景下满足用户的需求，同时提供强大的数据处理能力和良好的用户体验。
2.4 博文贡献与组织结构
本文的主要贡献在于综合探讨了使用YOLOv8/v7/v6/v5等最新深度学习模型在石头剪刀布手势识别领域的应用，并开发了一个基于Streamlit的美观且用户友好的石头剪刀布手势识别系统。本文的具体贡献如下：
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文献综述：本文详细回顾了石头剪刀布手势识别领域的相关研究，包括不同的深度学习模型、石头剪刀布手势识别的技术挑战、以及目前的研究趋势和未解决的问题，为研究者提供了全面的背景知识。
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数据集处理：详细介绍了石头剪刀布手势识别所使用的数据集处理方法，包括数据增强、数据清洗和预处理等步骤，以提高模型的泛化能力和识别准确率。
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算法选择和优化：深入探讨了YOLOv8/v7/v6/v5等不同版本的算法在石头剪刀布手势识别任务上的应用，并对模型进行了针对性的优化，以适应石头剪刀布手势识别的特殊需求。
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Streamlit网页设计：开发了基于Streamlit的石头剪刀布手势识别系统，该系统不仅美观且用户友好，还支持多种输入源和模型切换功能，提升了用户体验。
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算法性能对比：通过实验比较了YOLOv7/v6/v5等不同算法在石头剪刀布手势识别任务上的性能，包括识别准确率、处理速度等指标，为选择最合适的模型提供了依据。
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资源分享：本文提供了完整的数据集和代码资源包，包括预处理和增强后的数据集、训练和预测的代码，以及模型权重文件，方便研究者和开发者复现和进一步研究。
后续章节的组织结构如下： 绪论：介绍研究背景、目的和本文的主要贡献；算法原理：详细介绍YOLOv8/v7/v6/v5等算法的工作原理及其在石头剪刀布手势识别中的应用；数据集处理：讨论使用的数据集及其预处理、增强方法。代码介绍：提供模型训练和预测的详细代码说明，包括环境搭建、参数配置和执行步骤。实验结果与分析：展示不同模型在石头剪刀布手势识别任务上的实验结果，并进行比较分析。系统设计与实现：介绍基于Streamlit的石头剪刀布手势识别系统的设计与实现细节。结论与未来工作：总结本文的研究成果，并讨论未来的研究方向和潜在的改进空间。
3. 数据集处理
在我们的研究中，数据集扮演着至关重要的角色，它不仅是训练深度学习模型的基础，也是评估和优化模型性能的关键。本研究构建了一个石头剪刀布手势识别的数据集，它经过精心策划与处理，旨在提供一个均衡和多样化的数据环境，以确保训练出的模型具有高准确性和强泛化能力。
具体来说，我们的数据集总计包括11,886张图像，分为训练集、验证集和测试集。在这三个子集中，训练集包含最多的图像，达到10,953张，为模型学习提供了充足的样本；验证集包含604张图像，用于调整模型参数；测试集则包括329张图像，用于最终评估模型性能。这样的划分策略确保了在各个阶段，我们都能对模型进行准确的评估和优化。
为了提升模型的鲁棒性，我们对数据集进行了细致的预处理和增强。所有图像都应用了自动定向处理，以纠正任何方向性问题。同时，每张图像都被拉伸至640x640像素，以保证模型输入的一致性。类别处理中，进行了必要的调整，以确保数据集的准确性和可用性。在数据增强方面，我们不仅对每个训练样本进行了水平翻转，还在-10°至+10°的范围内应用了随机旋转，每个训练样本都产生了三种输出。这些策略显著增加了数据的多样性，使模型能够更好地泛化到未见过的数据上。
通过数据集分布的可视化，我们进一步分析了数据的特性。样本的类别分布显示出三个手势类别'布'、'石头'和'剪刀'的数量相对平衡，这有利于防止模型在训练过程中产生偏差。位置分布图表明手势大多位于图像中心，而长宽比分布图揭示了形状和大小的多样性。尽管数据集在中心位置显示了一定程度的集中趋势，但手势的形状和大小的分布多样性为训练出能够应对不同手势特征的模型提供了条件。
通过数据集分布的可视化，我们进一步分析了数据的特性。样本的类别分布显示出三个手势类别'布'、'石头'和'剪刀'的数量相对平衡，这有利于防止模型在训练过程中产生偏差。位置分布图表明手势大多位于图像中心，而长宽比分布图揭示了形状和大小的多样性。尽管数据集在中心位置显示了一定程度的集中趋势，但手势的形状和大小的分布多样性为训练出能够应对不同手势特征的模型提供了条件。
总之，我们的数据集经过了系统的设计和处理，以满足深度学习模型训练的高标准。它在数量上充足，类别上均衡，形态上多样，并且经过了针对性的增强处理，这些特点构建了一个强大的基础。
4. 原理与代码介绍
4.1 YOLOv8算法原理
YOLOv8是目前最新一代的实时对象检测算法，其在前几代YOLO算法的基础上进行了显著的改进和创新。YOLOv8继承了YOLOv3使用的Darknet53作为主干网络，这个网络结构已经证明在对象检测任务中效率和效果俱佳。YOLOv8则在此基础上进一步优化，它引入了从YOLOv5中借鉴的C3模块，并且借鉴了YOLOv7中的有效层级聚合（Efficient Layer Aggregation networks, ELAN）技术，以改善特征提取和增强网络的表征能力。
YOLOv8模型仍然采用anchor free方法，降低检测过程中正样本框数量，并提升处理速度。此外，模型结合了GFL（generalized focal loss）损失计算策略，将Detect模块由YOLOv5中的耦合头改进成解耦头，如上图(b)所示。解耦头将分类任务和回归任务分开进行，避免了两个任务之间的干扰，理论上能够提高模型的训练效率。传统的YOLO系列算法的耦合头输出三类信息，而YOLOv8模型中的解耦头仅输出分类和回归信息。分类信息的输出通道数等于类别数，输出的内容综合了分类信息和置信度信息。回归信息的输出通道数等于4 reg_max(Regression maximum)，输出内容为回归框在最大回归范围上的概率分布。
YOLOv8还采用了路径聚合网络（Path Aggregation Network, PANet）来进一步增强特征金字塔的连接。这种结构通过增强不同尺度特征之间的连接，以提升模型在检测不同尺度对象时的性能。特别是对于小目标的检测，这种层级的特征聚合可以显著提高检测的准确度。
4.2 模型构建
在我们的石头剪刀布手势识别系统中，代码的核心在于构建一个准确、高效的目标检测模型。为了达到这个目标，我们选用了基于YOLO（You Only Look Once）系列算法的深度学习模型。在本部分，我将介绍构建这个模型的关键代码片段，分析其功能和作用。
首先，我们需要导入必要的Python库。OpenCV库用于图像处理功能，torch是PyTorch深度学习框架的核心库，QtFusion.models提供了检测器的基类，而ultralytics是YOLO模型的官方实现库，我们将从中加载YOLO模型和相关的辅助工具。
import cv2
import torch
from QtFusion.models import Detector
from datasets.label_name import Chinese_name
from ultralytics import YOLO
from ultralytics.utils.torch_utils import select_device
接着，设置了模型运行的初始参数ini_params，这包括设备类型、置信度阈值、IOU阈值等。这些参数对于模型的性能和检测结果的质量至关重要。
device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
ini_params = {
'device': device,
'conf': 0.25,
'iou': 0.5,
'classes': None,
'verbose': False
}
count_classes函数用于统计每个类别的检测数量。它接受检测信息和类别名称列表作为输入，并返回一个与类别名称列表相对应的计数列表。这个功能对于分析模型在不同类别上的表现非常有用。
def count_classes(det_info, class_names):
count_dict = {name: 0 for name in class_names}
for info in det_info:
class_name = info['class_name']
if class_name in count_dict:
count_dict[class_name] += 1
count_list = [count_dict[name] for name in class_names]
return count_list
YOLOv8v5Detector类是整个检测流程的核心。该类继承自Detector基类，提供了加载模型、图像预处理、执行预测和后处理检测结果等方法。在初始化时，该类接受一个参数字典，并用于设置模型的运行参数。load_model方法负责加载指定路径的预训练YOLO模型，并进行必要的设备选择和模型预热。preprocess方法对输入图像进行预处理，以适应模型的输入要求。predict方法执行石头剪刀布手势识别的预测过程，而postprocess方法则处理模型的输出，将其转换为易于理解和使用的格式，例如将检测到的石头剪刀布手势标注在图像上。
class YOLOv8v5Detector(Detector):
def __init__(self, params=None):
super().__init__(params)
self.model = None
self.img = None
self.names = list(Chinese_name.values())
self.params = params if params else ini_params
def load_model(self, model_path):
self.device = select_device(self.params['device'])
self.model = YOLO(model_path)
names_dict = self.model.names
self.names = [Chinese_name[v] if v in Chinese_name else v for v in names_dict.values()]
self.model(torch.zeros(1, 3, *[self.imgsz] * 2).to(self.device).type_as(next(self.model.model.parameters())))
def preprocess(self, img):
self.img = img
return img
def predict(self, img):
results = self.model(img, **ini_params)
return results
def postprocess(self, pred):
results = []
for res in pred[0].boxes:
for box in res:
class_id = int(box.cls.cpu())
bbox = box.xyxy.cpu().squeeze().tolist()
bbox = [int(coord) for coord in bbox]
result = {
"class_name": self.names[class_id],
"bbox": bbox,
"score": box.conf.cpu().squeeze().item(),
"class_id": class_id,
}
results.append(result)
return results
def set_param(self, params):
self.params.update(params)
这部分代码构建了一个完整的石头剪刀布手势识别流程，从加载预训练的YOLO模型到执行石头剪刀布手势检测，并处理检测结果，提供了一套完备的解决方案。通过细致的功能设计和参数设置，这个系统能够高效且准确地识别图像或视频中的石头剪刀布手势，满足不同场景下的应用需求。
4.3 训练代码
在我们的博客中，今天将详细介绍如何使用YOLO（You Only Look Once）深度学习模型来训练一个石头剪刀布手势识别系统。这一过程的核心在于训练模型，它是机器学习工作流程中不可或缺的一部分。训练模型旨在通过大量数据学习识别图像中的特定手势，并在将来遇到新图像时能够准确预测手势类别。
在我们的代码示例中，我们首先导入必要的库，包括用于深度学习的torch库和YOLO类，它是用于加载和训练YOLO模型的工具。我们还引入了一个用于路径管理的QtFusion库，以确保能够正确地处理文件路径。
import os
import torch
import yaml
from ultralytics import YOLO # Import the YOLO class for model operations
from QtFusion.path import abs_path
device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
在上述代码中，torch.cuda.is_available()用于检查是否有可用的CUDA设备（例如NVIDIA GPU），如果有，就使用GPU进行训练，否则默认使用CPU。这是一个关键步骤，因为GPU可以显著加快训练速度。
接下来，我们将代码封装在一个主函数if __name__ == '__main__':中。这是Python中的一个常见模式，它确保当我们直接运行这个脚本时，下面的代码会被执行。
if __name__ == '__main__':
workers = 1
batch = 8
我们设置workers为1，这意味着在数据加载时将使用一个工作进程。对于更复杂或大型的数据集，增加工作进程数量可以加速数据的加载。batch变量定义了每个批次的大小，这里设置为8。批次大小对于内存消耗和训练速度都有重要影响。
data_name = "RPS"
data_path = abs_path(f'datasets/{data_name}/{data_name}.yaml', path_type='current')
unix_style_path = data_path.replace(os.sep, '/')
在上面的代码段中，我们构建了数据集配置文件的路径。abs_path函数用于获取文件的绝对路径，这是确保文件路径在不同操作系统和环境中正确识别的关键步骤。此外，我们通过替换路径分隔符，保证了路径字符串的Unix风格格式化。
我们继续读取YAML文件，它包含了训练数据的相关配置信息。然后，我们可能需要对其中的某些路径进行调整，以匹配当前的目录结构。
with open(data_path, 'r') as file:
data = yaml.load(file, Loader=yaml.FullLoader)
if 'path' in data:
data['path'] = directory_path
with open(data_path, 'w') as file:
yaml.safe_dump(data, file, sort_keys=False)
一旦数据配置准备好，我们就可以开始加载并训练YOLO模型。在我们的示例中，我们考虑了两个版本的YOLO，即YOLOv5和YOLOv8。
model = YOLO(abs_path('./weights/yolov5nu.pt', path_type='current'), task='detect')
以上代码加载了一个预先训练好的YOLOv5模型，使用.pt文件格式，这是PyTorch模型的常见格式。接下来，我们调用train方法来训练模型。在训练期间，我们指定了数据集配置文件的路径、设备、工作进程数量、输入图像的大小、训练周期数以及批次大小。
results = model.train(
data=data_path,
device=device,
workers=workers,
imgsz=640,
epochs=120,
batch=batch,
name='train_v5_' + data_name
)
在这个代码段中，我们调用train方法并传入所需的参数。data参数指定了训练配置文件的路径，它指导模型如何加载和处理数据集。device参数告诉模型在哪个设备上执行训练，利用GPU可以大大加快这个过程。imgsz设置了输入图像的大小，这里是640x640像素，这是YOLO模型常用的大小，因为它可以平衡检测精度和速度。epochs定义了训练的周期数，这里设置为120，意味着训练数据将被模型完整学习120次。name参数用于标识训练任务，便于将来参考和比较。
对于YOLOv8模型的训练，我们遵循了与YOLOv5类似的步骤。但是，我们会加载不同的权重文件并在模型训练时指定不同的任务名称。
model = YOLO(abs_path('./weights/yolov8n.pt'), task='detect')
results2 = model.train(
data=data_path,
device=device,
workers=workers,
imgsz=640,
epochs=120,
batch=batch,
name='train_v8_' + data_name
)
此部分代码加载了YOLOv8模型，并用相同的数据集和参数配置开始了训练过程。results和results2变量将包含两个版本的训练结果，这使我们能够比较它们的性能，并选择最佳模型。
最后，值得注意的是，整个训练过程是自动化的，一旦启动，我们的模型将自行学习如何识别不同的手势。通过调整参数和对比不同版本的YOLO模型，我们可以精确控制训练过程，并最终得到一个既准确又高效的手势识别系统。
5. 实验结果与分析
5.1 训练曲线
在深度学习的模型训练过程中，损失函数的变化曲线是衡量模型学习过程中进步的重要指标。通过对YOLOv8模型在训练时的损失函数图像进行分析，我们可以了解模型的性能以及可能的优化方向。
首先，观察训练集和验证集的箱体损失（box_loss），类别损失（cls_loss），和目标损失（obj_loss），我们可以看到这三种损失在训练过程中都显著下降，并逐渐趋于稳定。这表明模型在辨别目标位置、分类目标类别以及识别目标物体方面，随着训练的进行逐渐学到了足够的特征信息。特别是在最初的几个epoch中，损失下降得非常快，这是因为模型从一开始学习速度最快，随着优化的进行，学习速率开始放缓，最终趋于平稳。
进一步观察精度（precision）和召回率（recall）的曲线，它们在训练的整个过程中保持在较高水平，这说明模型的识别能力比较稳定，并且在较早的训练阶段就已经达到了不错的水平。精度和召回率的高值也暗示着模型在正确识别和定位目标物体上表现良好。
mAP（mean Average Precision）是综合反映模型性能的一个重要指标。从曲线中可以看出，无论是对单一IoU阈值（[email protected]）的表现，还是对一个范围的IoU阈值（[email protected]）的平均表现，mAP值都保持在较高水平，这进一步验证了模型具有良好的性能。
综上所述，这些损失和性能指标的曲线显示，YOLOv8模型在训练过程中取得了显著的进步，并在多个方面达到了优秀的性能水平。尽管如此，我们也应该注意到验证集的损失在某些时刻有轻微的上升，这可能意味着模型在这些点上稍微过拟合。为了进一步优化模型，我们可以考虑在这些时期进行调参，或者在训练数据中引入更多的变化来提高模型的泛化能力。此外，持续监控模型在未见数据上的表现也是确保其实用性和可靠性的关键步骤。
5.2 混淆矩阵
混淆矩阵是理解分类模型性能的重要工具，尤其是在多类别分类问题中。它展示了模型预测与实际标签之间的关系，不仅可以帮助我们评估模型的总体准确性，还可以揭示模型在预测特定类别时可能出现的问题。
从矩阵中可以观察到，某些石头剪刀布手势如“快乐”（Happy）得到了相对较高的自分类正确率，其对应的值为0.77，表明模型能够相对准确地识别出快乐的石头剪刀布手势。相对而言，“厌恶”（Disgust）的表现最差，其主要被误分类为“愤怒”（Anger），这可以从两者之间的混淆矩阵值0.63观察得到。这种混淆可能是由于这两种石头剪刀布手势在面部石头剪刀布手势上有一定的相似性，导致模型难以区分。
在提供的混淆矩阵中，每行代表真实的类别，每列代表模型的预测类别。矩阵的主对角线显示了模型正确预测的比例，而非对角线的元素表示了预测错误的情况。这里的矩阵已经被标准化处理，也就是说，每个元素的值代表了在所有给定真实类别的样本中，预测为每个类别的比例。
从混淆矩阵可以看出，'Paper'（布）和'Rock'（石头）的预测准确率非常高，分别为0.92和0.93。这表明模型在识别这两类手势时表现出色。'Scissors'（剪刀）的预测准确率为0.94，是三个类别中最高的，说明模型对于识别“剪刀”手势的能力非常强。然而，我们也注意到在预测为'Background'（背景）时出现了较大的误差，尤其是在真实类别为'Paper'和'Rock'的情况下，误判为'Background'的比例分别为0.50和0.39，这可能是由于模型在区分手势与非手势背景方面存在一定困难，或者是因为在训练数据中背景与手势的特征边界不够明显。
值得注意的是，误判为其他手势类别的情况较少。例如，真实为'Paper'被误判为'Rock'和'Scissors'的比例非常低，分别只有0.01和0.01，这说明模型在区分不同手势类型时相对准确。类似的情况也出现在'Rock'和'Scissors'的预测上，它们被误判为其他手势类别的情况很少。
总的来说，混淆矩阵揭示了模型在石头剪刀布手势识别上的强大能力，尤其是在区分三个主要手势类别方面。但是，模型在区分手势和非手势背景上仍然存在挑战。为了进一步提高模型的性能，我们可以考虑增强对背景的识别能力，例如通过引入更多背景变化的训练样本，或者提高模型对手势特征的敏感度。
5.3 YOLOv8/v7/v6/v5对比实验
（1）实验设计：
本实验旨在评估和比较YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8几种模型在石头剪刀布手势目标检测任务上的性能。为了实现这一目标，博主分别使用使用相同的数据集训练和测试了这四个模型，从而可以进行直接的性能比较。该数据集包含石头剪刀布手势的图像。本文将比较分析四种模型，旨在揭示每种模型的优缺点，探讨它们在工业环境中实际应用的场景选择。
| 模型 | 图像大小 (像素) | mAPval 50-95 | CPU ONNX 速度 (毫秒) | A100 TensorRT 速度 (毫秒) | 参数数量 (百万) | FLOPs (十亿) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLOv5nu | 640 | 34.3 | 73.6 | 1.06 | 2.6 | 7.7 |
| YOLOv8n | 640 | 37.3 | 80.4 | 0.99 | 3.2 | 8.7 |
| YOLOv6N | 640 | 37.5 | - | - | 4.7 | 11.4 |
| YOLOv7-tiny | 640 | 37.4 | - | - | 6.01 | 13.1 |
（2）度量指标：
- F1-Score：F1-Score是精确率（Precision）和召回率（Recall）的调和平均值。精确率是指模型正确识别的正例与所有识别为正例的案例之比，而召回率是指模型正确识别的正例与所有实际正例之比。F1-Score对于不平衡的数据集或者需要同时考虑精确率和召回率的任务特别重要。
- mAP（Mean Average Precision）：mAP是衡量模型在多个类别上平均检测准确度的指标。它计算了模型在所有类别上的平均精度，是目标检测领域中常用的性能度量。
| 名称 | YOLOv5nu | YOLOv6n | YOLOv7-tiny | YOLOv8n |
|---|---|---|---|---|
| mAP | 0.951 | 0.962 | 0.912 | 0.952 |
| F1-Score | 0.94 | 0.96 | 0.89 | 0.93 |
（3）实验结果分析：
在本次实验中，YOLOv5nu、YOLOv6n、YOLOv7-tiny和YOLOv8n这四个模型的性能通过两个关键指标来评估：mAP和F1-Score。mAP（mean Average Precision）衡量的是模型在不同置信度阈值下的平均精度，而F1-Score则是精确度和召回率的调和平均，两者共同构成了对模型综合性能的评价。
YOLOv6n在我们的评估中表现最为出色，其mAP达到了0.962，F1-Score为0.96，这显示了该模型在正确识别和分类图像中的物体上具有卓越的准确性。YOLOv5nu和YOLOv8n的性能相当，mAP分别为0.951和0.952，F1-Score分别为0.94和0.93，这表明这两个模型在准确性方面非常接近，都能可靠地进行目标检测。YOLOv7-tiny作为一款更轻量化的模型，其mAP和F1-Score略低，分别为0.912和0.89，这可能是由于模型简化导致的特征提取能力有限。
YOLOv6n之所以表现出色，可能归功于其深度优化的网络结构和高效的训练策略，使得模型即便在极端情况下也能保持较高的准确度。YOLOv5nu和YOLOv8n虽然在性能上略逊一筹，但考虑到它们广泛的应用和社区支持，依然是非常可靠的选择。YOLOv7-tiny性能相对较差，这可能是因为为了追求速度和模型大小的优化，牺牲了一定的准确度。然而，它在资源受限的设备上仍然是一个理想的选择，特别是在对实时性要求更高的应用场景中。
总体而言，YOLO系列的每个模型都有其独特的优势和适用场景。在选择合适的模型时，我们需要综合考虑任务需求、计算资源和模型的特定特性。例如，在计算资源不是主要限制的情况下，YOLOv6n和YOLOv8n将是优先推荐的模型，而在需要轻量级模型的移动设备或边缘计算平台上，YOLOv7-tiny可能是更合适的选择。
6. 系统设计与实现
6.1 系统架构设计
在探索基于YOLOv8/v7/v6/v5的石头剪刀布手势识别系统时，我们的目标是构建一个高效、准确且易于使用的系统。为了实现这一目标，系统的架构设计至关重要。以下是系统架构设计的详细介绍：
（一）核心组件设计
模型和检测核心：本系统的心脏部分是YOLOv8/v5检测模型（YOLOv8v5Detector类），这是一个高效的目标检测模型，能够实时识别和定位石头、剪刀、布等手势。在初始化时，模型通过load_model方法加载预训练的权重，为确保灵活性和可扩展性，我们支持加载默认权重或用户上传的自定义权重。
数据处理和日志记录：为了管理检测过程中产生的数据，系统利用LogTable类记录每一次检测的结果，包括识别的手势、置信度、检测框位置以及处理时间。此外，ResultLogger类负责整合和格式化这些数据，以便在界面上清晰展示。
（二）用户交互界面
主界面设计：通过Detection_UI类设计的用户界面，用户可以轻松配置和使用手势识别系统。主界面包括模型配置、文件上传、摄像头选择等功能，为用户提供了丰富的交互选项。
动态侧边栏：在侧边栏中（setup_sidebar方法），用户可以自定义模型参数，如置信度阈值和IOU阈值，选择不同的输入源（包括图片、视频或摄像头实时输入），并上传自定义模型权重，增加了系统的灵活性和用户自定义能力。
实时检测与反馈：系统通过process_camera_or_file方法处理来自摄像头或文件的输入，并实时显示检测结果。该方法调用frame_process进行图像处理和手势识别，并将结果动态展示在主界面上。
通过上述设计，我们的石头剪刀布手势识别系统不仅具备强大的检测能力，而且提供了用户友好的交互界面，使得手势识别既高效又便捷。
6.2 系统流程
在我们的基于YOLOv8/v7/v6/v5的石头剪刀布手势识别系统中，系统流程是整个应用运行的核心。它指导了从用户输入到最终手势识别结果的所有步骤。接下来，我们将逐步介绍这一流程的各个阶段，确保您对系统的工作原理有清晰的了解。
-
初始化阶段:
- 首先，系统会初始化所有必要的配置和参数，包括加载手势标签列表、设置默认的置信度和IOU阈值，并配置页面布局和样式。
- 创建
Detection_UI类的实例，该类是整个检测系统的核心，负责界面的显示、用户交互以及与检测模型的沟通。
-
配置侧边栏:
- 用户通过侧边栏对系统进行配置，包括选择模型类型、设置置信度和IOU阈值、选择输入源（如摄像头或文件上传）等。
- 根据用户的选择，系统可能需要加载自定义模型文件或使用默认模型。
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处理输入:
- 系统支持多种输入源，包括摄像头实时捕获、图片文件和视频文件。用户可以通过侧边栏上传文件或选择摄像头。
- 对于摄像头输入，系统会实时捕获视频流，并对每一帧进行处理。对于文件上传，系统会读取并处理上传的图片或视频文件。
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图像处理与手势识别:
- 系统对每一帧图像进行预处理，以符合模型的输入要求，然后使用YOLO模型进行预测。
- 对模型的预测结果进行后处理，包括解析模型输出、过滤低置信度的检测结果、应用非最大抑制等。
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显示结果:
- 检测到的手势以及其置信度会被绘制在图像上，并显示在网页上。对于视频输入，系统会连续处理和显示每一帧的结果。
- 用户可以通过侧边栏的选项，选择显示模式（如单画面或双画面显示）和其他显示相关的配置。
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结果记录与导出:
- 系统会记录每次检测的结果，并保存到日志中。用户可以查看所有检测记录，并有选项导出这些记录为CSV文件。
- 对于视频检测，用户还可以选择保存带有检测结果的视频文件。
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交互与反馈:
- 用户可以通过侧边栏进行实时的配置修改，系统会根据新的配置实时更新检测结果。
- 用户还可以通过选择特定的目标或帧，查看更详细的检测信息。
整个系统流程设计紧密结合了用户交互、数据处理和模型预测，以确保用户能够高效且直观地使用石头剪刀布手势识别系统。通过精心设计的流程，我们旨在提供一个既强大又易于使用的手势识别解决方案。
代码下载链接
如果您希望获取博客中提及的完整资源包，包含测试图片、视频、Python文件(*.py)、网页配置文件、训练数据集、代码及界面设计等，可访问博主在面包多平台的上传内容。相关的博客和视频资料提供了所有必要文件的下载链接，以便一键运行。完整资源的预览如下图所示：
资源包中涵盖了你需要的训练测试数据集、训练测试代码、UI界面代码等完整资源，完整项目文件的下载链接可在下面的视频简介中找到➷➷➷
演示与介绍视频 ：https://www.bilibili.com/video/BV1sr421t7Bq/
YOLOv8/v7/v6/v5项目合集下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2akpht
YOLOv8和v5项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Zm5Zt
YOLOv7项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Zm5ps
YOLOv6项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Zm55p
完整安装运行教程：
这个项目的运行需要用到Anaconda和Pycharm两个软件，下载到资源代码后，您可以按照以下链接提供的详细安装教程操作即可运行成功，如仍有运行问题可私信博主解决：
- Pycharm和Anaconda的安装教程：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136639378；
软件安装好后需要为本项目新建Python环境、安装依赖库，并在Pycharm中设置环境，这几步采用下面的教程可选在线安装（pip install直接在线下载包）或离线依赖包（博主提供的离线包直接装）安装两种方式之一：
- Python环境配置教程：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136639396（2,3方法可选一种）；
- 离线依赖包的安装指南：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136650641（2,3方法可选一种）；
如使用离线包方式安装，请下载离线依赖库，下载地址：https://pan.baidu.com/s/1uHbU9YzSqN0YP_dTHBgpFw?pwd=mt8u （提取码：mt8u）。
7. 结论与未来工作
本文深入探索并实践了基于YOLOv8/v7/v6/v5的深度学习模型在石头剪刀布手势识别领域的应用，成功开发出一个融合了这些前沿算法的石头剪刀布手势识别系统。通过对YOLO系列模型的细致比较和精心优化，本研究不仅显著提高了手势识别的准确性和实时响应能力，还借助Streamlit框架创建了一个直观、高效且用户友好的Web应用，为用户提供了一种轻松进行手势识别的方式，从而在实际应用场景中展现了其独特价值。
通过一系列的实验验证，我们证明了本研究提出的方法在手势识别的准确率和处理速度方面均达到了令人满意的水平。此外，我们还详细提供了数据处理、模型训练与预测的完整流程和代码，以及基于Streamlit的系统设计与实现细节，为未来的研究者和开发人员提供了便捷的复现和参考途径。尽管取得了显著成果，石头剪刀布手势识别作为一项充满挑战的任务，仍有许多改进的空间。未来的研究方向将包括：
- 模型优化：继续深入探索更高效的网络结构和优化算法，如神经网络架构搜索（NAS），以进一步提升模型性能和效率。
- 多模态融合：考虑结合语音、动作等其他模态的信息，采用多模态学习策略进行更全面的手势理解。
- 跨域适应性：探索跨文化、跨环境的手势识别能力，通过领域适应技术提升模型在多样化环境下的泛化能力。
- 用户交互体验：进一步改善系统的用户界面和交互设计，使之更加人性化和智能化，以满足更广泛用户的需求。
- 实际应用探索：将石头剪刀布手势识别技术应用于更多实际场景，如智能家居控制、互动游戏、辅助教育等，以发挥其最大的社会价值和经济效益。
总体而言，石头剪刀布手势识别技术正处于快速发展阶段，随着技术进步和应用领域的不断扩展，我们有理由相信，基于深度学习的石头剪刀布手势识别将在未来在人机交互、智能控制、娱乐教育等领域扮演更加关键的角色。
Herbaz N, El Idrissi H, Badri A. Deep Learning Empowered Hand Gesture Recognition: using YOLO Techniques[C]//2023 14th International Conference on Intelligent Systems: Theories and Applications (SITA). IEEE, 2023: 1-7. ↩︎
Zhu X, Lyu S, Wang X, et al. TPH-YOLOv5: Improved YOLOv5 based on transformer prediction head for object detection on drone-captured scenarios[C]//Proceedings of the IEEE/CVF international conference on computer vision. 2021: 2778-2788. ↩︎
Sun Z, Chen B. Research on Pedestrian Detection and Recognition Based on Improved YOLOv6 Algorithm[C]//International Conference on Artificial Intelligence in China. Singapore: Springer Nature Singapore, 2022: 281-289. ↩︎
Zhao H, Zhang H, Zhao Y. Yolov7-sea: Object detection of maritime uav images based on improved yolov7[C]//Proceedings of the IEEE/CVF winter conference on applications of computer vision. 2023: 233-238. ↩︎
Aboah A, Wang B, Bagci U, et al. Real-time multi-class helmet violation detection using few-shot data sampling technique and yolov8[C]//Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition. 2023: 5349-5357. ↩︎