编写一段opencv实时检测手势类别的代码
时间: 2024-02-07 07:03:39 浏览: 30
很高兴为您解答!以下是一段使用OpenCV实时检测手势类别的Python代码:
```
import cv2
import numpy as np
# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 检测手的区域
hand_area = np.zeros((300, 300), dtype=np.uint8)
cv2.rectangle(hand_area, (50, 50), (250, 250), 255, -1)
while True:
# 读取当前帧的图像
ret, frame = cap.read()
# 翻转图像以获得镜像效果
frame = cv2.flip(frame, 1)
# 调整图像大小,方便处理
frame = cv2.resize(frame, (640, 480))
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对图像进行高斯模糊
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# 通过阈值过滤去除背景,并进行二值化处理
_, thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)
# 获取手的轮廓
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 获取手的最大轮廓
hand_contour = max(contours, key=lambda x:cv2.contourArea(x))
# 绘制手的轮廓
cv2.drawContours(frame, [hand_contour], 0, (255, 0, 0), 2)
# 通过模板匹配判断手势类型
hand_crop = thresh[50:250, 50:250]
res = cv2.matchTemplate(hand_crop, hand_area, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
similarity = res[0][0]
if similarity < 0.8:
gesture_type = 'None'
else:
gesture_type = 'Hand'
# 显示结果
cv2.putText(frame, gesture_type, (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 3)
cv2.imshow('frame', frame)
# 按q退出
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
# 关闭摄像头
cap.release()
# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()
```
该代码会在打开摄像头后实时检测手势,并通过模板匹配判断手势类型是否为手(gesture_type为'Hand')。
请注意,该代码仅作为示例用途,可以根据实际需求进行修改和优化。