用opencv手势识别
时间: 2023-09-24 14:05:36 浏览: 56
OpenCV可以用来实现手势识别,以下是一个简单的基于OpenCV的手势识别程序:
```python
import cv2
import numpy as np
def nothing(x):
pass
cap = cv2.VideoCapture(0)
cv2.namedWindow('Gesture')
# 创建滑动条
cv2.createTrackbar('Hue_min','Gesture',0,255,nothing)
cv2.createTrackbar('Hue_max','Gesture',255,255,nothing)
cv2.createTrackbar('Sat_min','Gesture',0,255,nothing)
cv2.createTrackbar('Sat_max','Gesture',255,255,nothing)
cv2.createTrackbar('Val_min','Gesture',0,255,nothing)
cv2.createTrackbar('Val_max','Gesture',255,255,nothing)
while(True):
# 获取视频帧
ret, frame = cap.read()
# 将图像从 BGR 转换为 HSV
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 获取滑动条的值
h_min = cv2.getTrackbarPos('Hue_min','Gesture')
h_max = cv2.getTrackbarPos('Hue_max','Gesture')
s_min = cv2.getTrackbarPos('Sat_min','Gesture')
s_max = cv2.getTrackbarPos('Sat_max','Gesture')
v_min = cv2.getTrackbarPos('Val_min','Gesture')
v_max = cv2.getTrackbarPos('Val_max','Gesture')
# 定义HSV中的上下限值
lower = np.array([h_min, s_min, v_min])
upper = np.array([h_max, s_max, v_max])
# 根据上下限值创建掩膜
mask = cv2.inRange(hsv, lower, upper)
# 对掩膜进行开运算,去除噪点
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
# 找到轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 找到最大的轮廓
if len(contours) > 0:
max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
# 找到凸包
hull = cv2.convexHull(max_contour)
# 绘制凸包
cv2.drawContours(frame, [hull], 0, (0, 255, 0), 2)
# 显示图像
cv2.imshow('Gesture', frame)
# 按下 q 键退出程序
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
这个程序使用了OpenCV的HSV颜色空间来识别手势。通过调整滑动条,可以选择不同的颜色范围来识别手势。程序首先将图像从BGR颜色空间转换为HSV颜色空间,然后根据滑动条的值创建一个掩膜。接着,程序使用开运算来去除噪点,然后找到图像中的轮廓和凸包,并绘制凸包。最后,程序显示图像,并等待用户按下q键退出程序。
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