基于OpenCV2.4.8和 python 2.7實現(xiàn)簡單的手勢識別。

創(chuàng)新互聯(lián)服務項目包括大化網(wǎng)站建設、大化網(wǎng)站制作、大化網(wǎng)頁制作以及大化網(wǎng)絡營銷策劃等。多年來，我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術優(yōu)勢、行業(yè)經(jīng)驗、深度合作伙伴關系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案，大化網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會效益與經(jīng)濟效益。目前，我們服務的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到大化省份的部分城市，未來相信會繼續(xù)擴大服務區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任！

以下為基本步驟

1.去除背景，提取手的輪廓

2. RGB->YUV，同時計算直方圖

3.進行形態(tài)學濾波，提取感興趣的區(qū)域

4.找到二值化的圖像輪廓

5.找到大的手型輪廓

6.找到手型輪廓的凸包

7.標記手指和手掌

8.把提取的特征點和手勢字典中的進行比對，然后判斷手勢和形狀

提取手的輪廓 cv2.findContours()

找到大凸包cv2.convexHull()，然后找到手掌和手指的相對位置，定位手型的輪廓和關鍵點，包括手掌的中心，手指的相對位置

特征字典主要包括以下幾個方面：名字，手掌中心點，手掌的直徑，手指的坐標點，手指的個數(shù)，每個手指之間的角度

例如：

# BEGIN ------------------------------------#
V=gesture("V")
V.set_palm((475,225),45)
V.set_finger_pos([(490,90),(415,105)])
V.calc_angles()
dict[V.getname()]=V
# END --------------------------------------#

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當前文章：OpenCV+python手勢識別框架和實例講解-創(chuàng)新互聯(lián)
本文網(wǎng)址：http://www.chinadenli.net/article34/dcspse.html

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