YOLOv8手势识别项目实战-石头剪刀布实时检测系统
项目摘要
本项目结合了 YOLOv8 检测模型 和 PyQt5 图形界面工具，成功实现了石头剪刀布手势的实时识别。支持摄像头、图片、视频等多种输入方式，能够快速识别并显示实时结果。配套完整的源码和训练流程说明，帮助你快速部署并定制自己的手势识别系统
前言
在人工智能的快速发展中，图像识别技术的应用逐渐深入到各个领域。手势识别作为人机交互的一种重要方式，广泛应用于游戏、智能家居、医疗等场景。YOLOv8作为一种高效、快速的目标检测框架，因其出色的实时处理能力被广泛应用于图像识别任务。本项目结合YOLOv8与PyQt5，搭建了一套石头剪刀布手势识别系统，旨在为开发者提供一个高效且易于扩展的方案。
一、软件核心功能介绍及效果演示
1.1 YOLOv8模型训练
本节介绍YOLOv8模型的训练过程：
- 数据集准备：我们使用了标注好的石头剪刀布手势数据集，确保数据的多样性和训练的效果。
- 训练流程：详细讲解如何使用YOLOv8进行训练，包括超参数设置、训练数据预处理及模型评估。
- 模型优化：包括使用不同的技巧（如数据增强、学习率调整等）来提高模型性能。
1.2 实时手势识别
- 视频输入：使用摄像头或视频文件输入，YOLOv8实时识别手势。
- 图形界面：结合PyQt5搭建的图形界面，展示实时识别结果及对应的概率。
- 精度展示：实时显示每一帧图像的识别结果和置信度，用户可以清晰看到识别过程。
1.3 多输入方式支持
- 图片识别：用户可以直接加载本地图片进行手势识别，支持多种格式（如JPG、PNG）。
- 视频识别：用户可选择视频文件作为输入，系统会自动识别视频中的手势。
- 摄像头实时识别：通过电脑的摄像头进行实时手势识别，并将结果实时展示在界面上。
二、软件效果演示
为了直观展示本系统基于 YOLOv8 模型的检测能力，我们设计了多种操作场景，涵盖静态图片、批量图片、视频以及实时摄像头流的检测演示。
（1）单图片检测演示
用户点击“选择图片”，即可加载本地图像并执行检测：
（2）多文件夹图片检测演示
用户可选择包含多张图像的文件夹，系统会批量检测并生成结果图。
（3）视频检测演示
支持上传视频文件，系统会逐帧处理并生成目标检测结果，可选保存输出视频：
（4）摄像头检测演示
实时检测是系统中的核心应用之一，系统可直接调用摄像头进行检测。由于原理和视频检测相同，就不重复演示了。
（5）保存图片与视频检测结果
用户可通过按钮勾选是否保存检测结果，所有检测图像自动加框标注并保存至指定文件夹，支持后续数据分析与复审。
三、模型的训练、评估与推理
YOLOv8是Ultralytics公司发布的新一代目标检测模型，采用更轻量的架构、更先进的损失函数（如CIoU、TaskAlignedAssigner）与Anchor-Free策略，在COCO等数据集上表现优异。
其核心优势如下：
- 高速推理，适合实时检测任务
- 支持Anchor-Free检测
- 支持可扩展的Backbone和Neck结构
- 原生支持ONNX导出与部署
3.1 YOLOv8的基本原理
YOLOv8 是 Ultralytics 发布的新一代实时目标检测模型，具备如下优势：
- 速度快：推理速度提升明显；
- 准确率高：支持 Anchor-Free 架构；
- 支持分类/检测/分割/姿态多任务；
- 本项目使用 YOLOv8 的 Detection 分支，训练时每类表情均标注为独立目标。
YOLOv8 由Ultralytics 于 2023 年 1 月 10 日发布，在准确性和速度方面具有尖端性能。在以往YOLO 版本的基础上，YOLOv8 引入了新的功能和优化，使其成为广泛应用中各种物体检测任务的理想选择。
YOLOv8原理图如下：
3.2 数据集准备与训练
采用 YOLO 格式的数据集结构如下：
dataset/
├── images/
│ ├── train/
│ └── val/
├── labels/
│ ├── train/
│ └── val/
每张图像有对应的 .txt 文件，内容格式为：
4 0.5096721233576642 0.352838390077821 0.3947600423357664 0.31825755058365757
分类包括（可自定义）：
3.3. 训练结果评估
训练完成后，将在 runs/detect/train 目录生成结果文件，包括：
results.png：损失曲线和 mAP 曲线；weights/best.pt：最佳模型权重；confusion_matrix.png：混淆矩阵分析图。
若 mAP@0.5 达到 90% 以上，即可用于部署。
在深度学习领域，我们通常通过观察损失函数下降的曲线来评估模型的训练状态。YOLOv8训练过程中，主要包含三种损失：定位损失（box_loss）、分类损失（cls_loss）和动态特征损失（dfl_loss）。训练完成后，相关的训练记录和结果文件会保存在runs/目录下，具体内容如下：
3.4检测结果识别
使用 PyTorch 推理接口加载模型：
import cv2
from ultralytics import YOLO
import torch
from torch.serialization import safe_globals
from ultralytics.nn.tasks import DetectionModel
# 加入可信模型结构
safe_globals().add(DetectionModel)
# 加载模型并推理
model = YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt')
results = model('test.jpg', save=True, conf=0.25)
# 获取保存后的图像路径
# 默认保存到 runs/detect/predict/ 目录
save_path = results[0].save_dir / results[0].path.name
# 使用 OpenCV 加载并显示图像
img = cv2.imread(str(save_path))
cv2.imshow('Detection Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
预测结果包含类别、置信度、边框坐标等信息。
四.YOLOV8+YOLOUI完整源码打包
4.1 项目开箱即用
作者已将整个工程打包。包含已训练完成的权重，读者可不用自行训练直接运行检测。
运行项目只需输入下面命令。
python main.py
读者也可自行配置训练集，或使用打包好的数据集直接训练。
自行训练项目只需输入下面命令。
yolo detect train data=datasets/expression/loopy.yaml model=yolov8n.yaml pretrained=yolov8n.pt epochs=100 batch=16 lr0=0.001
4.2 演示视频
项目演示视频：https://www.bilibili.com/video/BV1fn8tzqEm6/
包含：
📦完整项目源码
📦 预训练模型权重
🗂️ 数据集地址（含标注脚本）
总结
本项目通过结合 YOLOv8 高效目标检测算法 与 PyQt5 图形界面开发工具，实现了一个实用且具备扩展性的 石头剪刀布手势实时识别系统。从数据准备、模型训练到界面交互与实时识别，项目构建了一条完整的深度学习应用链路，具有以下几个突出亮点：
- 模型性能优秀：依托YOLOv8强大的检测能力，实现了对石头、剪刀、布三类手势的快速、准确识别；
- 输入方式灵活：支持图像、视频与实时摄像头输入，满足多种使用场景；
- 界面交互友好：基于PyQt5开发的图形化界面降低了操作门槛，用户无需了解代码即可使用；
- 训练流程完整：提供完整数据集与训练脚本，适合学习和二次开发；
- 部署开箱即用：从模型训练到界面交互，打通了从研究到应用的最后一步。
本项目不仅适用于AI学习者进行实战训练，也可作为教学、娱乐或智能交互系统的基础模块。在未来，可以扩展更多手势类型，结合手势动作序列进行多模态识别，或与游戏/机器人系统结合，提升交互智能性。
