cvpr手势识别的代码

以下是使用Python和OpenCV实现的手势识别代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 定义字母和数字列表
alphabet = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'
numbers = '0123456789'

# 加载训练数据
lower_range = np.array([0, 30, 60], dtype=np.uint8)
upper_range = np.array([20, 150, 255], dtype=np.uint8)
svm = cv2.ml.SVM_load('svm_data.xml')

while True:
    # 读取每一帧
    ret, frame = cap.read()

    # 对帧进行预处理
    blur = cv2.GaussianBlur(frame, (5, 5), 0)
    hsv = cv2.cvtColor(blur, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_range, upper_range)

    # 查找轮廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    if contours and len(contours) > 0:
        # 找到最大轮廓
        max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)

        # 提取手势ROI
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(max_contour)
        roi = mask[y:y+h, x:x+w]

        # 调整ROI大小
        if w > h:
            roi = cv2.copyMakeBorder(roi, int((w-h)/2), int((w-h)/2), 0, 0, cv2.BORDER_CONSTANT, (0, 0, 0))
        else:
            roi = cv2.copyMakeBorder(roi, 0, 0, int((h-w)/2), int((h-w)/2), cv2.BORDER_CONSTANT, (0, 0, 0))
        roi = cv2.resize(roi, (28, 28))

        # 将ROI转换为HOG描述符
        win_size = (28, 28)
        block_size = (14, 14)
        block_stride = (7, 7)
        cell_size = (7, 7)
        nbins = 9
        hog = cv2.HOGDescriptor(win_size, block_size, block_stride, cell_size, nbins)
        roi_hog = hog.compute(roi)

        # 使用SVM进行预测
        result = svm.predict(roi_hog.reshape(1, -1))[1][0][0]
        if result < 26:
            print(alphabet[result])
        elif result < 36:
            print(numbers[result-26])

    # 显示帧
    cv2.imshow('Hand Gesture Recognition', frame)

    # 如果按下ESC键，则退出循环
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break

# 释放摄像头并销毁所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这里使用了支持向量机（SVM）进行手势分类和识别。首先，我们使用HSV颜色空间和阈值技术来提取手部区域。然后，我们使用轮廓查找技术找到最大轮廓，并将其转换为大小为28x28的图像。接下来，我们提取HOG描述符并使用SVM进行预测。最后，我们将识别结果打印到控制台中，并将原始帧显示在屏幕上。

请注意，此示例代码可能不是最优解决方案，但它可以帮助您理解手势识别的基本原理和实现。