编写代码基于python的手势识别opencv
时间: 2023-11-01 18:08:24 浏览: 43
好的,以下是一个基于Python和OpenCV的手势识别代码示例:
```
import cv2
import numpy as np
# 创建VideoCapture对象并设置摄像头索引号
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 读取一帧图像
ret, frame = cap.read()
# 将图像转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对图像进行高斯模糊
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# 进行边缘检测
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150, apertureSize=3)
# 对边缘图像进行二值化
ret, thresh = cv2.threshold(edges, 70, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
# 进行轮廓检测
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 遍历每个轮廓
for cnt in contours:
# 计算轮廓的凸包
hull = cv2.convexHull(cnt)
# 计算轮廓的面积和周长
area = cv2.contourArea(cnt)
perimeter = cv2.arcLength(cnt, True)
# 计算轮廓的形状
approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.02 * perimeter, True)
num_corners = len(approx)
# 如果轮廓面积大于一定值并且轮廓形状为凸多边形
if area > 10000 and cv2.isContourConvex(approx):
# 计算手势的方向
moments = cv2.moments(cnt)
cx = int(moments['m10'] / moments['m00'])
cy = int(moments['m01'] / moments['m00'])
if cx < 200:
gesture_direction = 'left'
elif cx > 400:
gesture_direction = 'right'
else:
gesture_direction = 'center'
# 在图像上绘制手势方向和轮廓
cv2.putText(frame, gesture_direction, (cx, cy), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
cv2.drawContours(frame, [hull], 0, (0, 255, 0), 3)
# 显示图像
cv2.imshow('frame', frame)
# 按下q键退出
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放VideoCapture对象并关闭所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码实现了对摄像头拍摄的图像进行手势识别,主要过程包括:
1. 读取一帧图像并将其转换为灰度图;
2. 对灰度图进行高斯模糊和边缘检测,并对边缘图像进行二值化;
3. 进行轮廓检测并遍历每个轮廓;
4. 对轮廓进行凸包计算、面积和周长计算、形状计算和方向计算;
5. 在图像上绘制手势方向和轮廓;
6. 显示图像并等待按下q键退出。
这段代码仅为示例,实际应用中可能需要根据具体需求进行调整和优化。