基于YOLOv10的手势检测系统 包含 [1, 2, 3, 4, 5] 5种情况 通过PYQT构建UI界面包含图片检测视频检测摄像头实时检测。 该系统可以根据数据训练出的yolov10的权重文件运用在其他检测系统上如火焰检测口罩检测等等可以根据检测目标更改UI界面。 最近在折腾目标检测落地方案时发现YOLOv10的部署便捷性确实让人眼前一亮。基于这个新算法我做了个支持五种数字手势识别的桌面应用顺手把实现过程整理成这篇实战笔记。先看最终效果当程序运行时无论是静态图片还是动态视频流都能实时识别出1-5的手势数字。特别是摄像头检测模块在普通USB摄像头上就能跑到30FPSGTX1660显卡环境下实际体验相当跟手。![系统界面截图示意]基于YOLOv10的手势检测系统 包含 [1, 2, 3, 4, 5] 5种情况 通过PYQT构建UI界面包含图片检测视频检测摄像头实时检测。 该系统可以根据数据训练出的yolov10的权重文件运用在其他检测系统上如火焰检测口罩检测等等可以根据检测目标更改UI界面。 此处假设插入系统运行截图实现核心主要拆解为三个模块算法选择直接使用YOLOv10n纳米级模型在自建手势数据集上fine-tune界面开发用PYQT5搭建带功能切换的GUI业务逻辑处理不同输入源的推理流水线训练部分不是本文重点主要分享部署时遇到的几个关键代码实现# 模型加载捷径利用官方提供的导出方式 model torch.jit.load(gesture_yolov10n.torchscript) model.eval()这里直接加载导出的TorchScript模型相比原版YOLO需要额外的导出步骤v10原生支持这种部署方式省了不少事。界面布局采用QT Designer设计核心区域是QTabWidget实现的功能切换class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() loadUi(main.ui, self) # 加载设计好的界面文件 # 信号连接 self.btn_image.clicked.connect(self.open_image) self.btn_video.clicked.connect(self.open_video) self.btn_camera.clicked.connect(self.start_camera)视频处理模块需要注意帧率控制这里采用QTimer定时器实现不阻塞主线程的播放def process_video(self): ret, frame self.cap.read() if ret: # 推理代码 results model(frame) # 绘制检测框 annotated_frame plot_results(results, frame) # 显示处理后的帧 self.display_image(annotated_frame)最麻烦的是摄像头实时检测时的线程冲突问题。后来采用分离推理线程的方案解决# 摄像头线程类 class CameraThread(QThread): frame_ready pyqtSignal(np.ndarray) def run(self): cap cv2.VideoCapture(0) while self._running: ret, frame cap.read() if ret: self.frame_ready.emit(frame)当需要扩展到其他检测场景时主要改动集中在两个地方替换model路径指向新训练的权重文件调整界面中显示的类别标签和配色方案实测迁移到口罩检测只需修改两行配置# config.py CLASS_NAMES [mask, no_mask] COLOR_MAP {mask: (0,255,0), no_mask: (0,0,255)}遇到过的坑值得一说OpenCV的BGR格式和QT的RGB格式转换如果漏掉会导致画面颜色异常。后来封装了个转换函数def cv2qimage(cv_img): rgb_image cv2.cvtColor(cv_img, cv2.COLOR_BGR2RGB) h, w, ch rgb_image.shape return QImage(rgb_image.data, w, h, ch*w, QImage.Format_RGB888)整个项目跑下来YOLOv10的精度和速度平衡确实优秀。对于需要快速落地的检测类项目这种开箱即用的特性值得尝试。下一步打算试试在树莓派上部署看看轻量级模型的边缘计算表现如何。
手势玩出花“——基于YOLOv10的智能手势识别系统实战
基于YOLOv10的手势检测系统 包含 [1, 2, 3, 4, 5] 5种情况 通过PYQT构建UI界面包含图片检测视频检测摄像头实时检测。 该系统可以根据数据训练出的yolov10的权重文件运用在其他检测系统上如火焰检测口罩检测等等可以根据检测目标更改UI界面。 最近在折腾目标检测落地方案时发现YOLOv10的部署便捷性确实让人眼前一亮。基于这个新算法我做了个支持五种数字手势识别的桌面应用顺手把实现过程整理成这篇实战笔记。先看最终效果当程序运行时无论是静态图片还是动态视频流都能实时识别出1-5的手势数字。特别是摄像头检测模块在普通USB摄像头上就能跑到30FPSGTX1660显卡环境下实际体验相当跟手。![系统界面截图示意]基于YOLOv10的手势检测系统 包含 [1, 2, 3, 4, 5] 5种情况 通过PYQT构建UI界面包含图片检测视频检测摄像头实时检测。 该系统可以根据数据训练出的yolov10的权重文件运用在其他检测系统上如火焰检测口罩检测等等可以根据检测目标更改UI界面。 此处假设插入系统运行截图实现核心主要拆解为三个模块算法选择直接使用YOLOv10n纳米级模型在自建手势数据集上fine-tune界面开发用PYQT5搭建带功能切换的GUI业务逻辑处理不同输入源的推理流水线训练部分不是本文重点主要分享部署时遇到的几个关键代码实现# 模型加载捷径利用官方提供的导出方式 model torch.jit.load(gesture_yolov10n.torchscript) model.eval()这里直接加载导出的TorchScript模型相比原版YOLO需要额外的导出步骤v10原生支持这种部署方式省了不少事。界面布局采用QT Designer设计核心区域是QTabWidget实现的功能切换class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() loadUi(main.ui, self) # 加载设计好的界面文件 # 信号连接 self.btn_image.clicked.connect(self.open_image) self.btn_video.clicked.connect(self.open_video) self.btn_camera.clicked.connect(self.start_camera)视频处理模块需要注意帧率控制这里采用QTimer定时器实现不阻塞主线程的播放def process_video(self): ret, frame self.cap.read() if ret: # 推理代码 results model(frame) # 绘制检测框 annotated_frame plot_results(results, frame) # 显示处理后的帧 self.display_image(annotated_frame)最麻烦的是摄像头实时检测时的线程冲突问题。后来采用分离推理线程的方案解决# 摄像头线程类 class CameraThread(QThread): frame_ready pyqtSignal(np.ndarray) def run(self): cap cv2.VideoCapture(0) while self._running: ret, frame cap.read() if ret: self.frame_ready.emit(frame)当需要扩展到其他检测场景时主要改动集中在两个地方替换model路径指向新训练的权重文件调整界面中显示的类别标签和配色方案实测迁移到口罩检测只需修改两行配置# config.py CLASS_NAMES [mask, no_mask] COLOR_MAP {mask: (0,255,0), no_mask: (0,0,255)}遇到过的坑值得一说OpenCV的BGR格式和QT的RGB格式转换如果漏掉会导致画面颜色异常。后来封装了个转换函数def cv2qimage(cv_img): rgb_image cv2.cvtColor(cv_img, cv2.COLOR_BGR2RGB) h, w, ch rgb_image.shape return QImage(rgb_image.data, w, h, ch*w, QImage.Format_RGB888)整个项目跑下来YOLOv10的精度和速度平衡确实优秀。对于需要快速落地的检测类项目这种开箱即用的特性值得尝试。下一步打算试试在树莓派上部署看看轻量级模型的边缘计算表现如何。
