粤嵌在gec6818中手势识别代码

以下是一个简单的手势识别代码示例，使用OpenCV和Python编写。该代码可以在GE6818中运行。

import cv2
import numpy as np

# 定义HSV颜色范围
lower_skin = np.array([0, 20, 70], dtype=np.uint8)
upper_skin = np.array([20, 255, 255], dtype=np.uint8)

# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    
    # 翻转图像
    frame = cv2.flip(frame, 1)

    # 转换图像颜色空间为HSV
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # 提取手部区域
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_skin, upper_skin)

    # 腐蚀和膨胀操作，去除噪声
    kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
    mask = cv2.erode(mask, kernel, iterations=2)
    mask = cv2.dilate(mask, kernel, iterations=2)

    # 找到手的轮廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 如果存在轮廓
    if len(contours) > 0:
        # 找到最大的轮廓，即手
        max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)

        # 找到手的凸包
        hull = cv2.convexHull(max_contour)

        # 绘制手的轮廓和凸包
        cv2.drawContours(frame, [max_contour], 0, (0, 255, 0), 2)
        cv2.drawContours(frame, [hull], 0, (0, 0, 255), 3)

        # 计算凸包和轮廓之间的差异
        diff = cv2.convexityDefects(max_contour, hull)

        # 如果差异存在
        if diff is not None:
            # 计算手指数量
            finger_count = 0
            for i in range(diff.shape[0]):
                s, e, f, d = diff[i, 0]
                start = tuple(max_contour[s][0])
                end = tuple(max_contour[e][0])
                far = tuple(max_contour[f][0])
                cos = (np.dot((start - far), (end - far))) / (np.linalg.norm(start - far) * np.linalg.norm(end - far))

                if cos < -0.7:
                    cv2.line(frame, start, end, [0, 255, 0], 2)
                    finger_count += 1

            # 显示手指数量
            font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
            cv2.putText(frame, str(finger_count), (10, 50), font, 1, (0, 0, 255), 2, cv2.LINE_AA)

    # 显示视频流
    cv2.imshow("Gesture Recognition", frame)

    # 按q键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

代码的执行流程如下：

1. 初始化摄像头
2. 循环读取摄像头的帧
3. 对每个帧进行以下操作：
1. 翻转图像，使其左右对称
2. 将图像颜色空间转换为HSV
3. 提取手部区域
4. 进行腐蚀和膨胀操作，去除噪声
5. 找到手的轮廓
6. 找到手的凸包
7. 绘制手的轮廓和凸包
8. 计算凸包和轮廓之间的差异，即手指数量
9. 显示手指数量
4. 显示视频流
5. 按q键退出

请注意，此代码仅用于演示目的，其识别精度可能不足以用于实际应用。如果您需要更高的识别精度，您可能需要使用更复杂的算法，并收集更多的训练数据。