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python实现手势识别的示例(入门)实现手势识别的示例(入门)
主要介绍了python实现手势识别的示例(入门),文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作
具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
使用open-cv实现简单的手势识别。刚刚接触python不久,看到了很多有意思的项目,尤其时关于计算机视觉的。网上搜到了
一些关于手势处理的实验,我在这儿简单的实现一下(PS:和那些大佬比起来真的是差远了,毕竟刚接触不久),主要运用
的知识就是opencv,python基本语法,图像处理基础知识。
最终实现结果:
获取视频(摄像头获取视频(摄像头)
这部分没啥说的,就是获取摄像头。
cap = cv2.VideoCapture("C:/Users/lenovo/Videos/1.mp4")#读取文件
#cap = cv2.VideoCapture(0)#读取摄像头
while(True):
ret, frame = cap.read() key = cv2.waitKey(50) & 0xFF
if key == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
肤色检测肤色检测
这里使用的是椭圆肤色检测模型
在RGB空间里人脸的肤色受亮度影响相当大,所以肤色点很难从非肤色点中分离出来,也就是说在此空间经过处理后,肤色
点是离散的点,中间嵌有很多非肤色,这为肤色区域标定(人脸标定、眼睛等)带来了难题。如果把RGB转为YCrCb空间的话,
可以忽略Y(亮度)的影响,因为该空间受亮度影响很小,肤色会产生很好的类聚。这样就把三维的空间将为二维的CrCb,肤色
点会形成一定得形状,如:人脸的话会看到一个人脸的区域,手臂的话会看到一条手臂的形态。
def A(img):
YCrCb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YCR_CB) #转换至YCrCb空间
(y,cr,cb) = cv2.split(YCrCb) #拆分出Y,Cr,Cb值
cr1 = cv2.GaussianBlur(cr, (5,5), 0)
_, skin = cv2.threshold(cr1, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) #Ostu处理
res = cv2.bitwise_and(img,img, mask = skin)
return res
轮廓处理轮廓处理
轮廓处理的话主要用到两个函数,cv2.findContours和cv2.drawContours,这两个函数的使用使用方法很容易搜到就不说了,
这部分主要的问题是提取到的轮廓有很多个,但是我们只需要手的轮廓,所以我们要用sorted函数找到最大的轮廓。
def B(img):
#binaryimg = cv2.Canny(Laplacian, 50, 200) #二值化,canny检测
h = cv2.findContours(img,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) #寻找轮廓
contour = h[0]
contour = sorted(contour, key = cv2.contourArea, reverse=True)#已轮廓区域面积进行排序
#contourmax = contour[0][:, 0, :]#保留区域面积最大的轮廓点坐标
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weixin_38571992
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