python open cv识别出拳动作

作为AI语言模型，我无法亲自执行此操作。以下是基本的Python OpenCV示例，可用于识别手势。

首先，需要收集一些训练数据，即拍照或录制视频，显示不同的手势。将这些数据标记为“剪刀”、“石头”或“布”。然后，使用Python OpenCV分析这些数据并创建一个分类器，以便可以将新手势分配到正确的类别。

下面是一个简单的示例代码段，它使用OpenCV和机器学习算法来识别手势：

import cv2
import numpy as np
import math

# Load the cascades (pre-trained classifiers)
hand_cascade = cv2.CascadeClassifier('files/hand.xml')

# Load the classifier
clf = cv2.ml.SVM_load('files/svm_data.dat')

# Capture frames from the camera
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # Read the camera image
    ret, frame = cap.read()

    # Convert to grayscale
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Detect the hand
    hands = hand_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

    # Loop through each hand and draw a rectangle around it
    for (x,y,w,h) in hands:
        cv2.rectangle(frame, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 2)

        # Extract the hand image and resize it
        hand = gray[y:y+h, x:x+w]
        hand = cv2.resize(hand, (50,50))

        # Flatten the image into a vector
        vec = np.float32(hand.flatten())

        # Classify the hand gesture
        result = clf.predict(vec.reshape(1,-1))[1]
        if result == 1:
            label = 'scissor'
        elif result == 2:
            label = 'rock'
        else:
            label = 'paper'

        # Draw the label on the screen
        cv2.putText(frame, label, (x,y-5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0,255,0), 2)

    # Display the resulting image
    cv2.imshow('frame', frame)

    # Press 'q' to quit
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# Release the capture
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这段代码将使用OpenCV的级联分类器（hand_cascade）来检测手势，然后提取并分类特征向量（vec）。它还将加载预训练分类器（clf），该分类器已经通过训练数据集进行了训练，并可以对新手势进行分类。最后，它将在摄像头捕获的图像上显示检测到的手势和分类结果。