OpenCV+python手勢(shì)識(shí)別框架和實(shí)例講解
基于OpenCV2.4.8和 python 2.7實(shí)現(xiàn)簡單的手勢(shì)識(shí)別。
以下為基本步驟
1.去除背景，提取手的輪廓
2. RGB->YUV，同時(shí)計(jì)算直方圖
3.進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波，提取感興趣的區(qū)域
4.找到二值化的圖像輪廓
5.找到最大的手型輪廓
6.找到手型輪廓的凸包
7.標(biāo)記手指和手掌
8.把提取的特征點(diǎn)和手勢(shì)字典中的進(jìn)行比對(duì)，然后判斷手勢(shì)和形狀
提取手的輪廓 cv2.findContours()
找到最大凸包c(diǎn)v2.convexHull()，然后找到手掌和手指的相對(duì)位置，定位手型的輪廓和關(guān)鍵點(diǎn)，包括手掌的中心，手指的相對(duì)位置
特征字典主要包括以下幾個(gè)方面：名字，手掌中心點(diǎn)，手掌的直徑，手指的坐標(biāo)點(diǎn)，手指的個(gè)數(shù)，每個(gè)手指之間的角度
例如：
# BEGIN ------------------------------------#
V=gesture("V")
V.set_palm((475,225),45)
V.set_finger_pos([(490,90),(415,105)])
V.calc_angles()
dict[V.getname()]=V
# END --------------------------------------#
最終的識(shí)別結(jié)果如下：
示例代碼
frame=hand_threshold(fg_frame,hand_histogram)
contour_frame=np.copy(frame)
contours,hierarchy=cv2.findContours(contour_frame,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
found,hand_contour=hand_contour_find(contours)
if(found):
hand_convex_hull=cv2.convexHull(hand_contour)
frame,hand_center,hand_radius,hand_size_score=mark_hand_center(frame_original,hand_contour)
if(hand_size_score):
frame,finger,palm=mark_fingers(frame,hand_convex_hull,hand_center,hand_radius)
frame,gesture_found=find_gesture(frame,finger,palm)
else:
frame=frame_original
以上這篇OpenCV+python手勢(shì)識(shí)別框架和實(shí)例講解就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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