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目录
前言
1、背景介绍
2、项目简介
3、环境配置
配置介绍
版本
4、模型实现
数据集制作
手势训练
模型评估
识别效果
5、GUI界面以及手势交互的实现
区域介绍
展示
初始页面
识别页面
多媒体控制页面
6、结语
前言
今天，向大家介绍基于深度学习的手势识别以及手势交互功能的实现。首先实现对于手势的识别，并通过识别的结果实现人机交互功能。 大家可用于毕业设计，课程设计等。
如有技术问题，欢迎私信询问！
提供毕设、课设等指导！
1、背景介绍
由于手势交互的自然与便利，在众多领域均可进行应用。在智能交通领域，手势识别能够实现驾驶员与车载电脑的快速交互，并且近年来自动驾驶技术迎来了突飞猛进的发展，加入对交警手势的识别将进一步完善现有的自动驾驶技术。在智能家居领域，手势识别将可以与语音控制成为一对互补的交互方式，实现智能家居更加自然的控制。在手语识别领域，通过移动端设备就可以检测并识别出聋哑人手语含义，对于解决聋哑人交流困难等问题具有革命性的意义。
2、项目简介
手势识别在深度学习项目中是比较简单的。本设计是基于YOLOv4模型，使用自制数据集进行训练，得到了一个可靠地手势识别模型。并使用pyqt5开发了GUI程序界面，实现了手势交互功能&#
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