基于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.標記手指和手掌

8.把提取的特征點和手勢字典中的進行比對，然后判斷手勢和形狀

提取手的輪廓 cv2.findContours()

找到最大凸包cv2.convexHull()，然后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

特征字典主要包括以下幾個方面：名字，手掌中心點，手掌的直徑，手指的坐標點，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手勢識別框架和實例講解就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持武林站長站。