OpenCV+python手势识别框架和实例讲解.pdf
需积分: 0 8 浏览量
2023-04-17
14:17:32
上传
评论
收藏 78KB PDF 举报
OpenCV+python 手势识别框架和实例讲
解
基于
OpenCV2.4.8
和
python 2.7
实现简单的手势识别。
以下为基本步骤
1.
去除背景，提取手的轮廓
2. RGB->YUV
，同时计算直方图
3.
进行形态学滤波，提取感兴趣的区域
4.
找到二值化的图像轮廓
5.
找到最大的手型轮廓
6.
找到手型轮廓的凸包
7.
标记手指和手掌
8.
把提取的特征点和手势字典中的进行比对，然后判断手势和形状
提取手的轮廓
cv2.findContours()
找到最大凸包
cv2.convexHull()
，然后找到手掌和手指的相对位置，
定位手型的轮廓和关键点，包括手掌的中心，手指的相对位置
特征字典主要包括以下几个方面：名字，手掌中心点，手掌的直径，
手指的坐标点，手指的个数，每个手指之间的角度
例如：
# BEGIN ------------------------------------#
V=gesture("V")
V.set_palm((475,225),45)
V.set_finger_pos([(490,90),(415,105)])
资源评论
程序猿小乙
- 粉丝: 62
- 资源: 1740
