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VEVB武林網。
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