Android手部检测和手势识别（含训练代码+Android源码+手势识别数据集）

Android手部检测和手势识别（含训练代码+Android源码+手势识别数据集）

目录

Android实时手势动作识别（含训练代码++手势识别数据集）

1. 前言

2. 手势识别的方法

（1）基于多目标检测的手势识别方法

（2）基于手部检测+手势分类识别方法

3. 手势识别数据集说明

（1）HaGRID手势识别数据集

（2）自定义数据集

4. 基于YOLOv5的手势识别训练

5.手势识别模型Android部署

（1） 将Pytorch模型转换ONNX模型

（2） 将ONNX模型转换为TNN模型

（3） Android端上部署手势识别模型

（4） 一些异常错误解决方法

6. 手势识别测试效果

7.项目源码下载

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1. 前言

本篇博客是《基于YOLOv5的手势识别系统(含手势识别数据集+训练代码)》续作Android篇，主要分享将Python训练后的YOLOv5手势识别模型移植到Android平台。我们将开发一个简易的手势动作识别Android Demo。Demo支持one,two,ok等18种常见的通用手势动作识别，也可以根据业务需求自定义训练的手势识别的类别。

考虑到原始YOLOv5的模型计算量比较大，鄙人在YOLOv5s基础上，开发了一个非常轻量级的的手势识别模型yolov5s05。从效果来看，Android手势识别Demo性能还是顶呱呱的，平均精度平均值mAP_0.5=0.99421，mAP_0.5:0.95=0.82706。APP在普通Android手机上可以达到实时的手势识别效果，CPU(4线程)约30ms左右，GPU约25ms左右 ，基本满足业务的性能需求。

先展示一下Android Demo效果：

【Android APP体验】https://download.csdn.net/download/guyuealian/86666991

【源码下载】 Android手部检测和手势识别

【尊重原创，转载请注明出处】https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/126994546

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2. 手势识别的方法

（1）基于多目标检测的手势识别方法

基于多目标检测的手势识别方法，一步到位，把手势类别直接当成多个目标检测的类别进行训练。

1. 该方案采用one-stage的方法，直接端到端训练，任务简单，速度较快；
2. 新增类别或者数据，需要人工拉框标注手势，成本较大
3. 需要均衡采集的不同手势类别的样本数
4. 部署简单

（2）基于手部检测+手势分类识别方法

该方法，先训练一个通用的手部检测模型(不区分手势，只检测手部框)，然后裁剪手部区域，再训练一个手势分类器，完成对不同手势的分类识别。

1. 该方案采用two-stage方法，可针对性分别提高检测模型和分类模型的性能
2. 手部检测模型不区分手势，只检测手部框，检测精度较高，
3. 手势分类模型可以做到很轻量
4. 手势分类数据比较容易采集（你可以采集一个动手一个视频，这样经过手部检测裁剪下来的图片都是同一个类别的动作，减少人工拉框标注手势的成本）
5. 由于采用two-stage方法进行检测-识别，因此速度相对较慢

考虑到HaGRID手势识别数据集，所有图片已经标注了手势类别和检测框，因此采用“基于多目标检测的手势识别方法”更为简单。本篇博客就是基于多目标检测的手势识别方法，多目标检测的的方法较多，比如Faster-RCNN，YOLO系列，SSD等均可以采用，本博客将采用YOLOv5进行多目标检测的手势识别训练。

如果你的数据集仅有部分检测框，但手势分类图片的数据集比较容易采集，建议使用“基于手部检测+手势分类识别方法”，毕竟这方案标注成本比较低。若你需要这个方案，可以微信公众号联系我。

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3. 手势识别数据集说明

（1）HaGRID手势识别数据集

原始的HaGRID数据集非常大，图片都是高分辨率（1920 × 1080）200W像素，完整下载HaGRID数据集，至少需要716GB的硬盘空间。另外，由于是外网链接，下载可能经常掉线。

考虑到这些问题，本人对HaGRID数据集进行精简和缩小分辨率，目前整个数据集已经压缩到18GB左右，可以满足手势识别分类和检测的任务需求，为了有别于原始数据集，该数据集称为Light-HaGRID数据集，即一个比较轻量的手势识别数据集。

• 提供手势动作识别数据集，共18个手势类别，每个类别约含有7000张图片，总共123731张图片(12W+)
• 提供所有图片的json标注格式文件，即原始HaGRID数据集的标注格式
• 提供所有图片的XML标注格式文件，即转换为VOC数据集的格式
• 提供所有手势区域的图片，每个标注框的手部区域都裁剪下来，并保存在Classification文件夹下
• 可用于手势目标检测模型训练
• 可用于手势分类识别模型训练

 关于《HaGRID手势识别数据集使用说明和下载》，请参考鄙人另一篇博客，

HaGRID手势识别数据集使用说明和下载_PKing666666的博客-CSDN博客

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（2）自定义数据集

如果需要增/删类别数据进行训练，或者需要自定数据集进行训练，可参考如下步骤：

1. 采集手势图片，建议不少于200张图片
2. 使用Labelme等标注工具，对手势拉框标注：labelme工具：GitHub - wkentaro/labelme: Image Polygonal Annotation with Python (polygon, rectangle, circle, line, point and image-level flag annotation).
3. 将标注格式转换为VOC数据格式，参考工具：labelme/labelme2voc.py at main · wkentaro/labelme · GitHub
4. 生成训练集train.txt和验证集val.txt文件列表
5. 修改engine/configs/voc_local.yaml的train和val的数据路径
6. 重新开始训练

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4. 基于YOLOv5的手势识别训练

考虑到手机端CPU/GPU性能比较弱鸡，直接部署yolov5s运行速度十分慢，所以这里Android部署仅仅考虑yolov5s05模型，yolov5s05即是在yolov5s的基础上做了模型轻量化处理，其channels通道数全部都减少一半，并且模型输入由原来的640×640降低到320×320。从性能来看，yolov5s05比yolov5s快5多倍，而mAP下降了5%（0.87605→0.82706），对于手机端，这精度还是可以接受。

官方YOLOv5:  https://github.com/ultralytics/yolov5 

下面是yolov5s05和yolov5s的参数量和计算量对比：

模型	input-size	params(M)	GFLOPs	手势识别mAP(0.5:0.95)
yolov5s	640×640	7.2	16.5	0.87605
yolov5s05	320×320	1.7	1.1	0.82706

yolov5s05和yolov5s训练过程完全一直，仅仅是配置文件不一样而已；碍于篇幅，本篇博客不在赘述，详细训练过程请参考：《基于YOLOv5的手势识别系统(含手势识别数据集+训练代码)》

基于YOLOv5的手势识别系统(含手势识别数据集+训练代码)_PKing666666的博客-CSDN博客基于YOLOv5的手势识别系统(含手势识别数据集+训练代码)，手势识别，动作识别，手势动作识别，手势数据集https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/126750433

5.手势识别模型Android部署

（1） 将Pytorch模型转换ONNX模型

训练好yolov5s05或者yolov5s模型后，你需要将模型转换为ONNX模型，并使用onnx-simplifier简化网络结构

# 转换yolov5s05模型
python export.py --weights "runs/yolov5s05_320/weights/best.pt" --img-size 320 320

# 转换yolov5s模型
python export.py --weights "runs/yolov5s_640/weights/best.pt" --img-size 640 640

GitHub： https://github.com/daquexian/onnx-simplifier
Install:  pip3 install onnx-simplifier 

（2） 将ONNX模型转换为TNN模型

目前CNN模型有多种部署方式，可以采用TNN，MNN,NCNN，以及TensorRT等部署工具，鄙人采用TNN进行Android端上部署：

TNN转换工具：

• （1）将ONNX模型转换为TNN模型，请参考TNN官方说明：TNN/onnx2tnn.md at master · Tencent/TNN · GitHub
• （2）一键转换，懒人必备：一键转换 Caffe, ONNX, TensorFlow 到 NCNN, MNN, Tengine   (可能存在版本问题，这个工具转换的TNN模型可能不兼容，建议还是自己build源码进行转换，2022年9约25日测试可用)

（3） Android端上部署手势识别模型

项目实现了Android版本的手势动作识别Demo，部署框架采用TNN，支持多线程CPU和GPU加速推理，在普通手机上可以实时处理。Android源码核心算法均采用C++实现，上层通过JNI接口调用.

如果你想在这个Android Demo部署你自己训练的模型，你可将训练好的Pytorch模型转换ONNX ，再转换成TNN模型，然后把TNN模型代替你模型即可。

package com.cv.tnn.model;

import android.graphics.Bitmap;

public class Detector {

    static {
        System.loadLibrary("tnn_wrapper");
    }


    /***
     * 初始化模型
     * @param model： TNN *.tnnmodel文件文件名（含后缀名）
     * @param root：模型文件的根目录，放在assets文件夹下
     * @param model_type：模型类型
     * @param num_thread：开启线程数
     * @param useGPU：关键点的置信度，小于值的坐标会置-1
     */
    public static native void init(String model, String root, int model_type, int num_thread, boolean useGPU);

    /***
     * 检测
     * @param bitmap 图像（bitmap），ARGB_8888格式
     * @param score_thresh：置信度阈值
     * @param iou_thresh：  IOU阈值
     * @return
     */
    public static native FrameInfo[] detect(Bitmap bitmap, float score_thresh, float iou_thresh);
}

（4） 一些异常错误解决方法

• TNN推理时出现：Permute param got wrong size

官方YOLOv5:  https://github.com/ultralytics/yolov5 

如果你是直接使用官方YOLOv5代码转换TNN模型，部署TNN时会出现这个错误Permute param got wrong size，这是因为TNN最多支持4个维度计算，而YOLOv5在输出时采用了5个维度。你需要修改model/yolo.py文件

 export.py文件设置model.model[-1].export = True：

.....
    # Exports
    if 'torchscript' in include:
        export_torchscript(model, img, file, optimize)
    if 'onnx' in include:
        model.model[-1].export = True  # TNN不支持5个维度,修改输出格式
        export_onnx(model, img, file, opset, train, dynamic, simplify=simplify)
    if 'coreml' in include:
        export_coreml(model, img, file)

    # Finish
    print(f'\nExport complete ({time.time() - t:.2f}s)'
          f"\nResults saved to {colorstr('bold', file.parent.resolve())}"
          f'\nVisualize with https://netron.app')

.....

• TNN推理时效果很差，检测框一团麻

 这个问题，大部分是模型参数设置错误，需要根据自己的模型，修改C++推理代码YOLOv5Param模型参数。

struct YOLOv5Param {
    ModelType model_type;                  // 模型类型，MODEL_TYPE_TNN，MODEL_TYPE_NCNN等
    int input_width;                       // 模型输入宽度，单位：像素
    int input_height;                      // 模型输入高度，单位：像素
    bool use_rgb;                          // 是否使用RGB作为模型输入（PS：接口固定输入BGR，use_rgb=ture时，预处理将BGR转换为RGB）
    bool padding;
    int num_landmarks;                     // 关键点个数
    NetNodes InputNodes;                   // 输入节点名称
    NetNodes OutputNodes;                  // 输出节点名称
    vector anchors;
    vector class_names;            // 类别集合
};

input_width和input_height是模型的输入大小；vector anchors需要对应上，注意Python版本的yolov5s的原始anchor是

anchors:
  - [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8
  - [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16
  - [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32

而yolov5s05由于input size由原来640变成320，anchor也需要做对应调整，所以我训练前对手势数据的anchor进行重新聚类，得到输入320×320的anchor为：

anchors:
  - [ 12,19,  17,28, 22,34 ]
  - [ 25,47,  33,41, 34,59 ]
  - [ 49,54,  46,79, 70,92 ]

因此C++版本的yolov5s和yolov5s05的模型参数YOLOv5Param如下设置

//YOLOv5s模型参数
static YOLOv5Param YOLOv5s_GESTURE_640 = {MODEL_TYPE_TNN,
                                          640,
                                          640,
                                          true,
                                          true,
                                          0,
                                          {{{"images", nullptr}}}, //InputNodes
                                               {{{"boxes", nullptr},   //OutputNodes
                                                 {"scores", nullptr}}},
                                          {
                                                       {"434", 32,
                                                        {{116, 90}, {156, 198}, {373, 326}}},
                                                       {"415", 16, {{30, 61}, {62, 45}, {59, 119}}},
                                                       {"output", 8,
                                                        {{10, 13}, {16, 30}, {33, 23}}}, //
                                               },
                                          GESTURE_NAME};

//YOLOv5s05模型参数
static YOLOv5Param YOLOv5s05_GESTURE_ANCHOR_320 = {MODEL_TYPE_TNN,
                                                   320,
                                                   320,
                                                   true,
                                                   true,
                                                   0,
                                                   {{{"images", nullptr}}}, //InputNodes
                                                      {{{"boxes", nullptr},   //OutputNodes
                                                        {"scores", nullptr}}},
                                                   {
                                                              {"434", 32,
                                                               {{49, 54}, {46, 79}, {70, 92}}},
                                                              {"415", 16,
                                                               {{25, 47}, {33, 41}, {34, 59}}},
                                                              {"output", 8,
                                                               {{12, 19}, {17, 28}, {22, 34}}}, //
                                                      },
                                                   GESTURE_NAME};

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6. 手势识别测试效果

 Android APP体验 https://download.csdn.net/download/guyuealian/86666991  

APP在普通Android手机上可以达到实时的手势识别效果，CPU(4线程)约30ms左右，GPU约25ms左右 ，基本满足业务的性能需求。

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7.项目源码下载

【Android APP体验】https://download.csdn.net/download/guyuealian/86666991

整套项目源码内容包含Light-HaGRID数据集 + YOLOv5训练代码和测试代码+手势识别Android APP源码 : Android手部检测和手势识别

（1）Light-HaGRID数据集

1. 提供手势动作识别数据集，共18个手势类别，每个类别约含有7000张图片，总共123731张图片(12W+)
2. 提供所有图片的json标注格式文件，即原始HaGRID数据集的标注格式
3. 提供所有图片的XML标注格式文件，即转换为VOC数据集的格式
4. 提供所有手势区域的图片，每个标注框的手部区域都裁剪下来，并保存在Classification文件夹下
5. 可用于手势目标检测模型训练
6. 可用于手势分类识别模型训练

（2）YOLOv5训练代码和测试代码

1. 整套YOLOv5项目工程的训练代码和测试代码
2. 支持高精度版本yolov5s训练和测试
3. 支持轻量化版本yolov5s05训练和测试，可以用于在Android手机实时手势识别：https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/126994546
4. 根据博文《 基于YOLOv5的手势识别系统(含手势识别数据集+训练代码)》说明，简单配置即可开始训练

（3）手势识别Android APP源码

1. 提供快速版yolov5s05手势识别，在普通手机可实时检测识别，CPU(4线程)约30ms左右，GPU约25ms左右
2. 提供高精度版本yolov5s手势识别，CPU(4线程)约250ms左右，GPU约100ms左右
3. Demo支持图片，视频，摄像头测试

 【源码下载】 Android手部检测和手势识别