如何用OpenCV进行手势识别--基于米尔全志T527开发板

2024-12-13

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来源:米尔电子
摘自优秀创作者-小火苗

一、软件环境安装
1.安装OpenCV
sudo apt-get install libopencv-dev python3-opencv

2.安装pip
sudo apt-get install python3-pip
二、OpenCV手势识别步骤
1.图像获取:从摄像头或其他图像源获取手部图像。使用OpenCV的VideoCapture类可以捕获视频流,或者使用imread函数加载图像。
灰度化:将彩色图像转换为灰度图像,去除颜色信息,简化图像。 滤波:使用滤波器去除图像中的噪声。 边缘检测:使用边缘检测算法提取图像中的边缘信息。 二值化:将灰度图像转换为二值图像,将像素值分为黑色和白色。 形态学处理:使用形态学操作增强手势轮廓。
形状特征:提取手部轮廓、面积、周长、质心等形状特征。 纹理特征:提取手部皮肤纹理、皱纹等纹理特征。 运动轨迹特征:提取手部运动轨迹、速度、加速度等运动轨迹特征。
4.分类和识别:使用机器学习算法对提取的特征进行分类,以识别特定的手势。
三、代码实现
# -*- coding: utf-8 -*- import cv2 def reg(x): o1 = cv2.imread('paper.jpg',1) o2 = cv2.imread('rock.jpg',1) o3 = cv2.imread('scissors.jpg',1) gray1 = cv2.cvtColor(o1,cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(o2,cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray3 = cv2.cvtColor(o3,cv2.COLOR_BGR2GRAY) xgray = cv2.cvtColor(x,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, binary1 = cv2.threshold(gray1,127,255,cv2.THRESH_BINARY) ret, binary2 = cv2.threshold(gray2,127,255,cv2.THRESH_BINARY) ret, binary3 = cv2.threshold(gray3,127,255,cv2.THRESH_BINARY) xret, xbinary = cv2.threshold(xgray,127,255,cv2.THRESH_BINARY) contours1, hierarchy = cv2.findContours(binary1, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contours2, hierarchy = cv2.findContours(binary2, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contours3, hierarchy = cv2.findContours(binary3, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) xcontours, hierarchy = cv2.findContours(xbinary, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnt1 = contours1[0] cnt2 = contours2[0] cnt3 = contours3[0] x = xcontours[0] ret=[] ret.append(cv2.matchShapes(x,cnt1,1,0.0)) ret.append(cv2.matchShapes(x,cnt2,1,0.0)) ret.append(cv2.matchShapes(x,cnt3,1,0.0)) max_index = ret.index(min(ret)) #计算最大值索引 if max_index==0: r="paper" elif max_index==1: r="rock" else: r="sessiors" return r t1=cv2.imread('test1.jpg',1) t2=cv2.imread('test2.jpg',1) t3=cv2.imread('test3.jpg',1) # print(reg(t1)) # print(reg(t2)) # print(reg(t3)) # ===========显示处理结果================== org=(0,60) font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX fontScale=2 color=(255,255,255) thickness=3 cv2.putText(t1,reg(t1),org,font,fontScale,color,thickness) cv2.putText(t2,reg(t2),org,font,fontScale,color,thickness) cv2.putText(t3,reg(t3),org,font,fontScale,color,thickness) cv2.imshow('test1',t1) cv2.imshow('test2',t2) cv2.imshow('test3',t3) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()
四、实践
1.程序运行
2、原始图像包含训练图像
3.识别结果
识别到了 剪刀 石头 布
原始图片
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