matlab手势识别代码

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。