自已用C++写的手势辨识,可分出四个不同的手势

标题中的“自已用C++写的手势辨识,可分出四个不同的手势”表明这是一个使用C++编程语言实现的手势识别系统，能够识别四种不同的手势。这涉及到计算机视觉（Computer Vision）领域的知识，特别是利用图像处理和机器学习技术来理解和解析人类手势。 在IT行业中，OpenCV（开源计算机视觉库）是一个广泛使用的库，它提供了大量的函数和工具用于图像处理、特征检测、物体识别等任务。在本项目中，"OPENCV 手势辨识"标签提示我们，开发者可能使用了OpenCV来实现手势识别的功能。OpenCV支持多种平台，包括Windows、Linux、Mac OS以及Android和iOS等移动平台，这使得该系统有很高的可移植性。 手势识别通常涉及以下几个步骤： 1. **图像采集**：系统需要从摄像头或其他图像输入设备获取实时视频流或单帧图片。 2. **预处理**：对原始图像进行预处理，如灰度化、直方图均衡化、二值化等，以便后续分析。 3. **手势区域检测**：通过背景建模、颜色分割、轮廓检测等方法定位出手部区域。例如，可以使用霍夫变换检测手的边缘。 4. **特征提取**：提取手势的特征，这可能包括形状特征（如轮廓、连通组件）、纹理特征（如局部二值模式LBP）、色彩特征（如颜色直方图），或者利用OpenCV中的特征检测算法，如SIFT、SURF等。 5. **分类器训练**：基于特征，训练一个分类器，如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、神经网络等，以识别不同手势。 6. **手势分类**：将提取的特征输入到分类器中，得到手势类别。 7. **后处理**：根据识别结果进行后处理，比如增加鲁棒性，处理误识别的情况。 在这个项目中，"oriengentHist"可能是处理过程中用于计算图像的方向梯度直方图（Orientation Histogram）。这是一种特征提取方法，常用于手部轮廓检测，尤其是在实现快速的手势识别时。通过计算图像中像素的梯度方向和强度，可以形成一个表示手部形状的特征向量，从而帮助区分不同的手势。 这个C++实现的手势识别系统结合了OpenCV的强大功能，涵盖了计算机视觉的关键技术，包括图像处理、特征提取和机器学习分类，以实现对手势的高效识别。对于有兴趣深入学习计算机视觉和人工智能的开发者来说，这样的项目是一个很好的实践案例。