“石头-剪刀-布”计算机视觉项目是一个利用摄像头捕捉手势并识别出手势是石头、剪刀还是布的项目。这类项目通常用于学习和展示计算机视觉技术，如图像处理、特征提取以及机器学习或深度学习模型的应用。

数据介绍

rock-paper-scissors Computer Vision Project

数据集信息

流行下载格式

• YOLOv9
• YOLOv8
• YOLOv5
• YOLOv7
• COCO JSON
• YOLO Darknet
• Pascal VOC XML
• TFRecord
• PaliGemma
• CreateML JSON
• 其他格式

总图像数量

• 7521张图片
• 查看所有图片
• 注释可视化数据集图像注释可视化（这部分可能是指提供了多张带有注释的图像预览）

数据集划分

• 训练集
  • 88%
  • 6588张图片
• 验证集
  • 8%
  • 604张图片
• 测试集
  • 4%
  • 329张图片

预处理

• 自动定向：已应用
• 调整大小：拉伸至640x640像素

这个数据集包含7521张图像，已经按照88%、8%和4%的比例分别划分为训练集、验证集和测试集。此外，该数据集支持多种流行的机器学习框架和标注格式，方便用户根据需要选择合适的格式进行模型训练和评估。在预处理阶段，所有的图像都进行了自动定向处理，并且被统一调整到了640x640像素的尺寸，这有助于保持输入数据的一致性并简化模型训练过程。

项目概述

• 目标：开发一个能够实时识别用户手势（石头、剪刀、布）的系统。
• 应用场景：游戏娱乐、教育演示、人机交互界面等。
• 技术栈：
  • 计算机视觉库：OpenCV
  • 机器学习/深度学习框架：TensorFlow, Keras, PyTorch等
  • 摄像头：笔记本内置摄像头或外接USB摄像头
    

技术细节

• 数据收集：首先需要收集大量的手势图片作为训练数据。这些数据可以通过摄像头录制视频后截取帧来获取，或者使用现有的公开数据集。
• 预处理：对图像进行灰度化、二值化、去噪等预处理操作以提高模型识别精度。
• 特征提取：可以采用传统的手工特征（如HOG, SIFT等）或是通过卷积神经网络自动提取特征。
• 模型训练：基于提取的特征训练分类器（如SVM, 随机森林）或构建深度学习模型（如CNN）。
• 实时预测：将训练好的模型部署到应用程序中，实现对手势的实时识别。

项目步骤

1. 需求分析与规划：明确项目目标和技术路线。
2. 数据准备：采集足够多的手势样本，并进行适当的标注。
3. 模型选择与训练：根据项目要求选择合适的算法模型，并用准备好的数据进行训练。
4. 集成测试：开发用户界面，整合摄像头输入与模型输出，完成系统集成。
5. 优化改进：根据测试反馈