“石头-剪刀-布”计算机视觉项目是一个利用摄像头捕捉手势并识别出手势是石头、剪刀还是布的项目。这类项目通常用于学习和展示计算机视觉技术，如图像处理、特征提取以及机器学习或深度学习模型的应用。
数据介绍
rock-paper-scissors Computer Vision Project
数据集信息
流行下载格式
- YOLOv9
- YOLOv8
- YOLOv5
- YOLOv7
- COCO JSON
- YOLO Darknet
- Pascal VOC XML
- TFRecord
- PaliGemma
- CreateML JSON
- 其他格式
总图像数量
- 7521张图片
- 查看所有图片
- 注释可视化数据集图像注释可视化（这部分可能是指提供了多张带有注释的图像预览）
数据集划分
- 训练集
- 88%
- 6588张图片
- 验证集
- 8%
- 604张图片
- 测试集
- 4%
- 329张图片
预处理
- 自动定向：已应用
- 调整大小：拉伸至640x640像素
这个数据集包含7521张图像，已经按照88%、8%和4%的比例分别划分为训练集、验证集和测试集。此外，该数据集支持多种流行的机器学习框架和标注格式，方便用户根据需要选择合适的格式进行模型训练和评估。在预处理阶段，所有的图像都进行了自动定向处理，并且被统一调整到了640x640像素的尺寸，这有助于保持输入数据的一致性并简化模型训练过程。
项目概述
- 目标：开发一个能够实时识别用户手势（石头、剪刀、布）的系统。
- 应用场景：游戏娱乐、教育演示、人机交互界面等。
- 技术栈：
- 计算机视觉库：OpenCV
- 机器学习/深度学习框架：TensorFlow, Keras, PyTorch等
- 摄像头：笔记本内置摄像头或外接USB摄像头
技术细节
- 数据收集：首先需要收集大量的手势图片作为训练数据。这些数据可以通过摄像头录制视频后截取帧来获取，或者使用现有的公开数据集。
- 预处理：对图像进行灰度化、二值化、去噪等预处理操作以提高模型识别精度。
- 特征提取：可以采用传统的手工特征（如HOG, SIFT等）或是通过卷积神经网络自动提取特征。
- 模型训练：基于提取的特征训练分类器（如SVM, 随机森林）或构建深度学习模型（如CNN）。
- 实时预测：将训练好的模型部署到应用程序中，实现对手势的实时识别。
项目步骤
- 需求分析与规划：明确项目目标和技术路线。
- 数据准备：采集足够多的手势样本，并进行适当的标注。
- 模型选择与训练：根据项目要求选择合适的算法模型，并用准备好的数据进行训练。
- 集成测试：开发用户界面，整合摄像头输入与模型输出，完成系统集成。
- 优化改进：根据测试反馈