内容概要：介绍了如何使用YOLOv5来构建手势识别系统，实现对0-9数字手势的精准识别与跟踪。本文档详述了系统的具体实现细节，从设置Python环境到数据集的准备、模型训练、导出成ONNX模型、性能测评与可视化图表绘制、直至构建图形化用户交互界面上的具体步骤，并附上了完整源代码和相关数据集供读者直接参考运用和拓展。文中涉及的技术工具包括：PyTorch用于训练YOLOv5模型、ONNX进行模型格式转换以便多平台部署、使用OpenCV处理视频输入识别动作姿势而Tkinter被选用为搭建应用程序图形用户界面，最后使用Matplotlib来进行各类评估指表图呈现。 适用人群：适合具有编程经验，从事机器学习研究和技术实施的工程人员以及对物体探测及计算机视觉有兴趣的人士。 使用场景及目标：适用于手势指令操控应用场合，帮助理解和应用最新的神经网络架构，如用于游戏控制器，无人机操控或者其他互动设备开发过程中，达到改善操作界面友好性与提升用户体验的目的。 额外说明：此外给出了进一步工作的改进建议以继续扩大此解决方案的应用边界。这不仅是一个教学资料也是一个可实用的研发项目样板。
