相信大家在很多地方看过Eric.Lee 发布的handpose X项目,Eric.Lee2021 / dpcas · GitCode
但很多人将代码下载下来后,发现里面内容太多,不知道怎么用,或者一运行就报错。 这里只对手势关键点+分类这一项目进行整理,【部分代码也加了注释】其他的项目后面会在慢慢整理,可以关注一波。
目录
环境:pytorch
文件夹说明
applications–>存放检测项目定义的函数
components–>
–>classify_imagenet:存放分类模型网络和权重文件及分类标签
–>hand_detect:存放yolov3手部检测网络和权重
–>hand_keypoints:存放关键点检测网络和权重
lib—>
–>hand_lib:存放一些定义的函数和配置文件
materials–>
–>audio:语音包(比如正在识别请等待、识别的物体是这之类的)【可以自己再录】
使用步骤
1.下载三个权重文件,百度云:
链接:https://pan.baidu.com/s/1j0RdWoy75nk2aWNjlHgzhQ
提取码:yypn
权重说明:
hand_416-2021-02-20.pt # 手部目标检测(不是关键点哦),放在components/hand_detect/weigths里
ReXNetV1-size-256-wingloss102-0.122.pth # 21点关键点检测,放在components/hand_keypoints/weights里
imagenet_size-256_20210409.pth # 分类检测,放在components/classify_imagenet/weights里
2.进入lib–>hand_lib–>cfg文件夹:
将下载的三个权重文件放在components中三个文件中的weights文件里面。
修改handpose.cfg配置文件:
修改说明【注意:填写完路径以后, 一定不要在后面加注释,不然会报错,可以在上面或许下面加注释】,如果需要检测本地视频,可以去applications–>handpose_local_app.py直接找到VideoCaptrue,修改为自己的视频路径
detect_model_path= # 填写yolov3手部目标检测模型路径
handpose_x_model_path= # 关键点检测权重路径
classify_model_path = # 分类权重路径
camera_id = 0 # 摄像头ID,0是自己笔记本的
4.运行main.py
可以看一下效果~~imagenet里没有剪刀这个类,我只是随便试了一下~
Original: https://blog.csdn.net/z240626191s/article/details/123289979
Author: 爱吃肉的鹏
Title: 手部关键点识别+分类综合项目应用[附代码]
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