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虚拟现实和增强现实之用户交互算法：手部追踪：计算机

视觉基础

1 虚拟现实和增强现实之用户交互算法：手部追踪：计算机

视觉基础

1.1 计算机视觉概述

1.1.1 计算机视觉的基本概念

计算机视觉（Computer Vision, CV）是一门研究如何使机器“看”的科学，

所属的物体类别。 - 实例分割：不仅识别每个像素所属的物体类别，还区分同

一类别中的不同实例。 - 目标跟踪：在视频序列中跟踪物体的运动。 - 动作识别：

识别视频中人的动作。 - 姿态估计：估计人体或物体在图像中的姿态。 - 深度估

计：从单张图像或视频中估计场景的深度信息。

1.1.2 虚拟现实与增强现实中的应用

在虚拟现实（Virtual Reality, VR）和增强现实（Augmented Reality, AR）领

域，计算机视觉技术被广泛应用于用户交互，特别是手部追踪。手部追踪技术

允许用户在虚拟或增强现实环境中自然地使用他们的手进行交互，如抓取虚拟

物体、进行手势控制等。

1.1.2.1 手部追踪算法原理

下面是一个使用 OpenCV 库进行手部检测的简单示例。OpenCV 是一个开源

的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和机器视觉功能。

import cv2

import numpy as np

#

cap = cv2.VideoCapture(0)

#

bg_subtractor = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()

while True:

#

_, thresh = cv2.threshold(fg_mask, 244, 255, cv2.THRESH_BINARY)

#

contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

#

for contour in contours:

if cv2.contourArea(contour) > 10000:

#

x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)

cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

#

cv2.destroyAllWindows()

代码解释： 1. 初始化摄像头并创建背景减除器。 2. 读取摄像头的每一帧图

像，并应用背景减除。 3. 对减除后的图像进行二值化处理，以突出手部区域。

4. 使用 findContours 函数检测图像中的轮廓。 5. 遍历所有轮廓，如果轮廓面积

大于 10000 像素，则认为是手部，并绘制矩形框。 6. 显示处理后的图像，并在

用户按下’q’键时退出循环。

1.1.2.3 数据样例

为了训练手部追踪模型，通常需要大量的手部图像数据集。这些数据集包

含手部的各种姿态和背景，以及手部关键点的标注信息。例如，一个数据样例

可能包含一张手部图像和一个包含手部 21 个关键点坐标的数组。

#

[430, 150], [450, 160], [470, 170], [490, 180], [510, 190] #

])

在这个示例中，image 变量存储了一张手部图像，keypoints 数组包含了手

部 21 个关键点的坐标。这些数据可以用于训练深度学习模型，以实现更精确的

手部追踪。

通过上述原理和示例的介绍，我们了解到计算机视觉在虚拟现实和增强现

实中的手部追踪应用，以及如何使用 OpenCV 进行基本的手部检测。这为开发

更复杂的手部追踪算法和用户交互系统奠定了基础。

2 手部追踪技术基础

2.1 手部解剖学与运动学

动自由度（DOF）大约为 20 个，这意味着手部可以进行多种方向和幅度的运动，

包括弯曲、伸展、旋转等。

2.1.2 运动学

运动学研究的是物体运动的描述，而不考虑导致运动的力。在手部追踪中，

运动学模型用于预测和解释手部的运动。例如，通过了解拇指的运动范围和方

式，可以更准确地预测用户在虚拟环境中如何使用拇指进行操作。

2.2 手部追踪的挑战与解决方案

手部追踪面临多个挑战，包括遮挡、光照变化、手部形状和大小的多样性、

以及高速运动时的追踪稳定性。下面将探讨这些挑战以及相应的解决方案。

2.2.1 遮挡问题

在手部追踪中，遮挡是一个常见问题，当手部的一部分被其他部分或物体

高追踪的鲁棒性。例如，可以使用卷积神经网络（CNN）来识别手部的关键点，

即使在光照变化的环境中也能保持较高的追踪精度。

2.2.3 手部形状和大小的多样性

不同用户的手部形状和大小差异大，这对手部追踪算法提出了挑战。为解

决这一问题，可以采用自适应模型，该模型能够根据用户手部的具体特征进行

调整。例如，使用机器学习算法训练一个模型，该模型能够识别并适应不同手

部的形状和大小，从而提高追踪的通用性。

2.2.4 高速运动时的追踪稳定性

当手部进行高速运动时，追踪算法可能会出现延迟或丢失追踪的情况。为

提高高速运动时的追踪稳定性，可以采用预测算法，结合手部运动的历史数据，

import mediapipe as mp

#

mp_hands = mp.solutions.hands

hands = mp_hands.Hands(static_image_mode=False, max_num_hands=1, min_detection_confid