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功能演示（看 shi pin 简介）：

基于yolov11的手势检测识别系统，支持图像检测，也支持视频和摄像实时检测【pytorch框架、python源码】_哔哩哔哩_bilibili

（一）简介

本文介绍了一个基于YOLOv11的手势检测识别系统项目。该项目使用PyTorch框架实现，包含完整的代码、数据集、预训练模型权重和GUI界面。系统支持图像检测、视频检测以及实时摄像头检测功能。GUI界面采用PySide6设计，简洁实用。项目提供了详细的环境配置指南和训练流程：从数据集准备、模型训练到验证测试。数据集中包含丰富的手势图像样本，训练结果展示了良好的性能指标。整个项目打包完整，开箱即用，既可直接使用预训练模型，也支持重新训练自定义模型。系统兼容USB摄像头和笔记本内置摄像头，为用户提供了灵活的手势识别解决方案。

基于yolov11的手势检测识别系统是在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，GUI界面等。

GUI界面由pyside6设计实现，界面简洁明了，突出功能，并非那些花里胡哨的烂大街界面。

项目可外接USB摄像头或者直接使用笔记本摄像头。

该项目是可在pycharm和anaconda搭建的虚拟环境 或者 vscode和anaconda搭建的虚拟环境中 执行

pycharm和anaconda安装和配置可观看教程：
超详细的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境_pycharm配置anaconda虚拟环境-CSDN博客

 vscode和anaconda安装和配置可观看教程： 

超详细的vscode+anaconda搭建python虚拟环境_vscode anaconda-CSDN博客  

（二）项目介绍

1. 项目结构

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该项目可以使用已经训练好的模型权重，也可以自己重新训练，自己训练也比较简单：

第一步：修改data/data.yaml中的训练集，验证集路径​

第二步：模型训练，即运行train.py文件 

第三步：模型验证，当模型训练完后，修改val.py中的模型权重路径，运行val.py文件

第四步：使用模型，即运行gui.py文件即可通过GUI界面来展示模型效果

2. 数据集 

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部分数据展示： 

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3.GUI界面（技术栈：pyside6+python+opencv） 

a.GUI初始界面

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b.图像检测界面

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c.视频检测界面​

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d.摄像实时检测界面（可外接USB摄像头或直接用笔记本自带的摄像头）

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4.模型训练和验证的一些指标及效果

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（三）总结​

以上即为整个项目的介绍，整个项目主要包括以下内容：完整的程序代码文件、训练好的模型、数据集、GUI界面和各种模型指标图表等。

项目包含整套资料，一步到位，拿来就用，省心省力。

项目运行过程如果出现问题，请及时沟通！