本項目是一個基于Python、YOLO模型、PyQt5的實時手勢識別系統，通過攝像頭或導入圖片、視頻，能夠實時識別并分類不同的手勢動作。系統采用訓練好的深度學習模型進行手勢檢測和識別，可應用于人機交互、智能控制等多種場景。

1、系統主要功能包括：

• 識別8種不同手勢（比耶、豎3/4/5手指、OK、豎食指、握拳、豎大拇指）
• 支持圖片、視頻文件和攝像頭實時識別
• 可視化展示識別結果（邊界框、類別、置信度）
• 用戶登錄系統，保存處理后的視頻

2、技術棧：

- -前端：

• PyQt5構建圖形用戶界面
• 自定義UI組件（進度條、表格顯示等）
• CSS樣式渲染增強用戶體驗

- -后端：

• Python作為主要開發語言
• YOLO目標檢測模型（ultralytics框架）
• OpenCV處理圖像和視頻流
• MySQL數據庫
• 文件系統存儲處理結果

3、模型訓練：

模型訓練采用ultralytics框架的YOLO模型，通過標注手勢數據集并設置合理的訓練參數實現。訓練過程包含數據增強、批量處理和模型驗證，使用梯度裁剪和EMA技術提高模型穩定性。最終訓練好的模型保存為best.pt文件，能夠準確識別預定義的8種手勢，并在推理時提供邊界框坐標和置信度信息。系統將模型推理結果整合到用戶界面，實現實時的手勢識別展示。

4、界面展示

另：需要添加或定制代碼功能、其他相關咨詢可以評論或后臺發送具體要求。