基于 Python+OpenCV 的手势识别系统
摘要：
手势识别技术在智能家居、智能小车等领域具有广泛的应用前景。本文基于 Python+OpenCV 构建了
一个基于肤色识别和 SVM 模型的手势识别系统，能够实现对灯光亮度的控制，以及对日常生活中 1-
10 的静态手势进行准确的识别。本文将详细介绍手势识别系统的整体构架、相关技术的实现方法以及
系统的性能表现。
1. 引言
随着智能家居和智能交通的快速发展，手势识别技术在实际应用中发挥着重要作用。通过手势识别系
统，用户可以通过简单的手势操作控制家居设备或者交通工具，提升用户的交互体验。本文基于
Python+OpenCV 构建了一个手势识别系统，旨在提供一种有效的、准确的手势识别解决方案。
2. 系统设计
本手势识别系统主要由以下几个模块组成：图像采集模块、图像处理模块、特征提取模块、分类器模
块以及控制模块。其中，图像采集模块负责获取用户的手势图像，并传输给图像处理模块。图像处理
模块对采集到的图像进行预处理，包括肤色识别和锐化处理。特征提取模块从预处理的图片中提取关
键特征信息，并传递给分类器模块。分类器模块利用基于 SVM 的机器学习算法对手势进行分类，并将
结果传递给控制模块。控制模块根据分类结果，对灯光亮度进行相应的调节。
3. 技术实现
3.1. 图像采集模块
图像采集模块利用摄像头获取用户的手势图像。通过 OpenCV 库中的 VideoCapture 类，我们可以
直接从摄像头中获取视频流，并保存为图像。
3.2. 图像处理模块
图像处理模块对采集到的图像进行预处理。首先，我们使用基于肤色区域的识别算法，将图像中的肤
色部分提取出来。然后，对提取出的肤色部分进行锐化处理，以增强手势的边缘信息。
3.3. 特征提取模块
特征提取模块从预处理后的图像中提取关键特征信息。我们选择了手势的轮廓和颜色直方图作为特征
。通过计算轮廓的周长和面积，以及颜色直方图中各个颜色通道的直方图特征，可以有效地描述手势
的形状和颜色信息。
3.4. 分类器模块
分类器模块利用支持向量机（SVM）算法对提取到的特征进行分类。我们使用了 Sklearn 库中的
SVM 模型，并对模型进行训练和优化。通过训练得到的模型，可以实现对手势的准确分类。
