matlab手势识别代码

时间: 2023-08-06 17:21:29 浏览: 47
以下是一个简单的 MATLAB 手势识别代码示例: 首先,准备手势图像数据集,并将其转换为灰度图像。假设我们的数据集包括 10 个手势类别,每个类别有 10 张图像。我们可以用以下代码读取第一张图像并显示: ``` img = imread('gesture_data/class1/gesture1_1.jpg'); imshow(img); ``` 接下来,我们将手势图像进行预处理,以便将其输入到分类器中。我们可以使用以下代码对图像进行二值化处理: ``` bw = imbinarize(img); imshow(bw); ``` 接下来,我们要将手势图像的特征提取出来。一个简单的方法是使用方向梯度直方图(HOG)特征。我们可以使用 MATLAB 的 `extractHOGFeatures` 函数来提取 HOG 特征: ``` hog = extractHOGFeatures(bw); ``` 接下来,我们要训练一个分类器来对手势进行分类。在这里,我们将使用支持向量机(SVM)分类器。我们可以使用 MATLAB 的 `fitcecoc` 函数来训练一个多类别 SVM 分类器: ``` % 准备训练数据集 X = zeros(100, length(hog)); Y = zeros(100, 1); for i = 1:10 for j = 1:10 img = imread(sprintf('gesture_data/class%d/gesture%d_%d.jpg', i, i, j)); bw = imbinarize(img); hog = extractHOGFeatures(bw); X((i-1)*10+j,:) = hog; Y((i-1)*10+j,:) = i; end end % 训练 SVM 分类器 classifier = fitcecoc(X, Y); ``` 最后,我们可以使用训练好的分类器对新手势图像进行分类。我们可以使用以下代码读取一个新的手势图像,将其转换为二值图像,提取 HOG 特征,并使用 `predict` 函数对其进行分类: ``` img = imread('test_gesture.jpg'); bw = imbinarize(img); hog = extractHOGFeatures(bw); label = predict(classifier, hog); ``` 这样,我们就可以对手势图像进行分类了。

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