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项目简介
本项目是基于Python和Yolov8构建的手势识别系统，利用Yolov8模型开展手势特征识别工作，能够对图像或视频里的手势进行精准识别。
项目的主要特性和功能
- 运用Yolov8模型开展手势识别，支持多种手势特征识别。
- 支持图像与视频输入，可实时或批量处理数据。
- 具备友好的界面与命令行工具，便于用户进行模型训练和预测。
- 支持多种后端推理，涵盖PyTorch、TorchScript、ONNX等。
- 提供跟踪器类，用于在视频序列中跟踪目标。
- 提供多种特征匹配和距离计算函数，用于处理轨迹匹配和轨迹优化。
安装使用步骤
假设用户已经下载了本项目的源码文件。
1. 安装依赖库：
bash
pip install torch yolov8
2. 配置环境变量：
确保所有依赖库和文件路径正确配置。
3. 模型训练：
运行项目中的训练脚本，使用Yolov8模型对手势数据进行训练。
4. 手势识别：
使用训练好的模型进行手势识别，可以通过命令行工具或图形界面进行交互。
5. 模型优化：
如有需要，可以对模型进行微调或优化，以适应不同的手势数据集。
注意：建议用户在具备一定Python编程和深度学习知识的基础上进行安装和使用。同时，确保系统具备足够的计算资源和存储空间，以支持项目的正常运行。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】