毕设：基于Yolov5的手势识别应用与实现_前期环境准备

最新推荐文章于 2025-04-24 09:27:07 发布

鸢尾屿

最新推荐文章于 2025-04-24 09:27:07 发布

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文章标签：深度学习 pytorch 人工智能 python 计算机视觉

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_48436391/article/details/126017540

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本文介绍了基于Yolov5的手势识别项目的环境准备，包括安装python、PyCharm、Anaconda，以及配置Yolov5和CUDA。在安装过程中，重点强调了PyCharm与Anaconda环境的绑定，Yolov5依赖的安装，以及CUDA和cudnn的下载与配置。最后，验证CUDA安装成功的步骤也被详细说明。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

运行环境：

这个项目主要需要准备的环境以及软件有：python，Anaconda，Pycharm

主要用到的库：yolov5，OpenCV以及他们的一些依赖库

软件安装以及环境配置：

作者在这里主要是记录一下过程中遇到的问题，毕竟这些软件的安装在网上一搜一大堆，我就不再这里制造网络垃圾了

首先是最为简单的python，这个随便一搜就能搜到

关键词：python安装

安装好了python，当然要有一个好用的编辑器啦，在这里我用的是Pycharm，可以和Anaconda很好的联动。

关键词：pycharm安装

python+ptcharm的安装教程链接：点我！！！！

在之后就是Anaconda，这是个非常好用的环境管理工具，毕竟我们会经常用到不同版本的工具，分别在不同的环境下运行，安装不同版本的依赖互相之间不影响，这是非常方便的。然后还是献上连接：

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YOLO系列算法以其强悍的性能在图像领域大放异彩。本文利用YOLOV5实现了一个有趣的功能，对手势进行训练识别，并识别显示出对应的emoji。本文给出了详细教程和完整实践代码，感兴趣的同学可以跟着动起手来复现。本文利用YOLOV5对手势进行训练识别，并识别显示出对应的emoji，如同下图：本文整体思路如下。

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基于YOLOV5的手势识别系统

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最近一段时间和实验室同学一起做了一个本科毕设，毕设的目的是做一个智能分类垃圾桶，摄像头拍一个物体，然后自动识别这个物体属于可回收垃圾、有害垃圾还是其他垃圾，其实还可以做厨余垃圾，但是因为缺少数据集的问题，为了减少工作量，我就没有加入新的厨余垃圾数据集（不想自己打那么多的标哈哈哈）。下面描述一下项目的整体流程：首先在电脑上部署yolov5的环境，我使用的是Anaconda+Pycharm，yolov5的代码使用的是github上提供的标准代码，但是为了契合我们的项目，我在detect.py文件中加了一些自

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