基於opencv2.4.8和 python 2.7實現簡單的手勢識別。
以下為基本步驟
1.去除背景，提取手的輪廓
2. rgb->yuv，同時計算直方圖
3.進行形態學濾波，提取感興趣的區域
4.找到二值化的影象輪廓
5.找到最大的手型輪廓
6.找到手型輪廓的凸包
7.標記手指和手掌
8.把提取的特徵點和手勢字典中的進行比對，然後判斷手勢和形狀
提取手的輪廓 cv2.findcontours()
找到最大凸包cv2.convexhull()，然後找到手掌和手指的相對位置，定位手型的輪廓和關鍵點，包括手掌的中心，手指的相對位置
特徵字典主要包括以下幾個方面：名字，手掌中心點，手掌的直徑，手指的座標點，手指的個數，每個手指之間的角度
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 --------------------------------------#
最終的識別結果如下：
示例**
frame=hand_threshold(fg_frame,hand_histogram)
contour_frame=np.copy(frame)
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
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