hu不变矩实现手势识别代码python

Hu不变矩是一种用于图像处理和模式识别的特征提取方法，可以用于手势识别等应用。

下面是一个使用Python实现手势识别的示例代码，其中用到了Hu不变矩：

import cv2
import numpy as np

# 加载训练好的手势图像
training_image = cv2.imread("training_image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 对训练图像进行阈值处理
_, training_threshold = cv2.threshold(training_image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

# 找到手势轮廓
contours, _ = cv2.findContours(training_threshold, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

# 计算手势的Hu不变矩
training_hu_moments = cv2.HuMoments(cv2.moments(contours[0])).flatten()

# 加载测试图像
test_image = cv2.imread("test_image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 对测试图像进行阈值处理
_, test_threshold = cv2.threshold(test_image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

# 找到测试图像的手势轮廓
test_contours, _ = cv2.findContours(test_threshold, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

# 计算测试图像手势的Hu不变矩
test_hu_moments = cv2.HuMoments(cv2.moments(test_contours[0])).flatten()

# 计算Hu不变矩之间的差异
hu_diff = np.sum(np.abs(training_hu_moments - test_hu_moments))

# 设置差异阈值
threshold = 0.1

# 如果差异小于阈值，则认为是相同的手势
if hu_diff < threshold:
    print("相同的手势")
else:
    print("不同的手势")

这段代码首先加载了训练图像和测试图像，并对它们进行了阈值处理，得到了手势的二值图像。然后使用`cv2.findContours`函数找到手势轮廓，并使用`cv2.HuMoments`计算手势的Hu不变矩。最后，通过计算不同手势的Hu不变矩之间的差异，并与设定的阈值进行比较，判断手势是否相同。