隔空控物——基于YOLOv5的手势识别

本文介绍了如何使用YOLOv5进行手势识别,并通过输出键盘事件来实现隔空控制游戏。在Unity端,通过监听键盘事件完成跨进程通信,详细讲述了在Python端识别手势并模拟键盘输入,以及在pygame游戏中监听键盘事件的技术实现。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

隔空控物,用Yolov5训练的手势识别

可能是到了毕业季,最近很多学生做毕设搜索到我的文章,加我微信。问识别到手势后,怎么控制游戏,我在这儿统一回答一下。

我的地球演示程序是用Unity开发的,python端跟unity进行数据通信,需要通过跨进程通信技术,比如socket或者其他。

而我这个demo,采用一个最简单的方式。python端识别出手势之后,输出键盘事件,然后在Unity端监听键盘事件,实现跨进程控制。

这里介绍一个最近帮一个同学实现的——两个python脚本间通信的方法。一个脚本检测手势,输出键盘事件;另一个脚本监听键盘事件,控制游戏。

手势识别输出键盘按键:

import pyautogui

pyautogui.press('a') 
### 基于YOLOv5手势识别实现方法 #### 数据准备 为了构建一个有效的手势识别系统,数据集的质量至关重要。通常情况下,需要收集大量的手部图片并标注出手的位置以及对应的手势类别[^1]。 #### 模型训练 使用YOLOv5作为基础框架来检测图像或视频流中的手部区域。此过程涉及调整预训练模型参数以适应特定的数据分布,从而提高对手部位置预测的准确性。对于手势种类较多的情况(如超过十种),可能还需要进一步优化网络结构或是增加更多的卷积层以便更好地捕捉细微差别[^3]。 #### 特征处理与分类 一旦完成了手部定位的任务之后,则可以针对这些被框选出来的ROI(region of interest)做更深入的信息挖掘工作——即所谓的“特征工程”。这一步骤里会涉及到诸如手指数目统计、关节角度测量等一系列操作;最终目的是为了让后续用于区分各类别之间差异性的机器学习算法获得更加优质的输入源材料[^2]。 #### 应用场景拓展 考虑到实际应用场景下的复杂度变化多端,因此所设计出来的产品不仅要能满足基本功能上的要求外,在面对光照条件不佳或者是存在遮挡的情况下也应保持良好表现力。此外,随着新类型动作不断涌现,整个解决方案还需具备良好的灵活性可维护性特点,方便后期升级迭代。 ```python import torch from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_coords from utils.datasets import letterbox def detect_gesture(image_path): device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=device) img0 = cv2.imread(image_path) img = letterbox(img0)[0] img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1).copy() img = torch.from_numpy(img).to(device) img = img.float() / 255.0 pred = model(img.unsqueeze(0))[0] det = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.4, iou_thres=0.5)[0] if len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[1:], det[:, :4], img0.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = f'{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}' plot_one_box(xyxy, img0, label=label, color=(0, 255, 0)) return img0 ```
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

DvLee1024

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值