python实现opencv手势识别
时间: 2023-06-05 07:47:22 浏览: 92
Python可以使用OpenCV库来实现手势识别。手势识别是通过计算手部的轮廓和手指的数量来实现的。首先,需要使用OpenCV库中的函数来捕获视频流。然后,使用图像处理技术来提取手部的轮廓。接下来,可以使用几何形状分析来计算手指的数量。最后,根据手指的数量来识别手势。这种方法可以用于许多应用程序,例如手势控制的电子设备和手势识别的游戏。
相关问题
如何用python,OpenCV实现手势识别
使用Python和OpenCV进行手势识别通常需要以下步骤:
1. 收集手势数据集:使用摄像头或者其他手势识别设备,收集手势数据集,可以使用手语字母或者数字等手势。
2. 数据预处理:对收集到的图像数据进行预处理,包括图像去噪、二值化、轮廓检测等等。
3. 特征提取:从预处理后的图像数据中提取特征,可以使用一些特征描述符如HOG、LBP等来提取特征。
4. 训练模型:使用机器学习算法或者深度学习算法训练手势识别模型,可以选择SVM、KNN、神经网络等算法来进行训练。
5. 手势识别:使用训练好的模型对输入的图像进行分类识别,判断输入的手势属于哪一类。
下面是一个简单的手势识别代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 定义字母手势的类别标签
gestures = {
0: 'A',
1: 'B',
2: 'C',
3: 'D',
4: 'E'
}
# 加载训练好的模型
model = cv2.ml.SVM_load('svm_model.xml')
# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 读取每一帧
ret, frame = cap.read()
# 图像预处理
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
ret, thresh = cv2.threshold(blur, 70, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
if len(contours) > 0:
# 找到最大轮廓
contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
if cv2.contourArea(contour) > 1000:
# 提取最大轮廓的特征
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
roi = gray[y:y+h, x:x+w]
roi = cv2.resize(roi, (28, 28), interpolation=cv2.INTER_AREA)
roi = cv2.dilate(roi, (3, 3))
# 将特征输入到模型中进行分类
roi = np.float32(roi.reshape(1, 784))/255.0
_, result = model.predict(roi)
# 显示识别结果
cv2.putText(frame, gestures[int(result[0][0])], (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, (0, 255, 0), 2)
# 显示图像
cv2.imshow('Gesture Recognition', frame)
# 按下q退出
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放摄像头和窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
这个示例代码使用了SVM算法进行手势识别,通过摄像头获取图像,对图像进行预处理,提取特征,输入到模型中进行分类,最后显示识别结果。
如何用python,OpenCV实现手势识别
使用Python和OpenCV实现手势识别的基本步骤如下:
1. 采集手势图像数据集,包括手势的前景和背景样本。
2. 对采集的图像进行预处理,包括图像增强、去噪等操作,以提高手势识别的准确率。
3. 提取手势特征,例如手指数量、手指位置等。
4. 训练分类器,使用机器学习算法对特征进行分类,得到手势分类器。
5. 使用分类器对新采集的手势图像进行分类,判断手势的类型。
下面是一个简单的实现手势识别的Python示例代码:
``` python
import cv2
import numpy as np
import sklearn
from sklearn import svm
#采集手势图像数据集
def collect_dataset():
dataset = []
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, img = cap.read()
cv2.rectangle(img, (300,300), (100,100), (0,255,0),0)
crop_img = img[100:300, 100:300]
grey = cv2.cvtColor(crop_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
value = (35, 35)
blurred = cv2.GaussianBlur(grey, value, 0)
_, thresh1 = cv2.threshold(blurred, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)
cv2.imshow('Thresholded', thresh1)
cv2.imshow('Gesture', img)
dataset.append(thresh1)
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
return dataset
#提取手势特征
def get_contour_precedence(contour, cols):
tolerance_factor = 10
origin = cv2.boundingRect(contour)
return ((origin[1] // tolerance_factor) * tolerance_factor) * cols + origin[0]
def get_hand_contour(img):
contours, hierarchy = cv2.findContours(img.copy(), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnt = max(contours, key=lambda x: cv2.contourArea(x))
if cv2.contourArea(cnt) > 10000:
cnt = max(contours, key=lambda x: get_contour_precedence(x, img.shape[1]))
return (cnt)
else:
return None
def get_hand_feature(img):
cnt = get_hand_contour(img)
if cnt:
hull = cv2.convexHull(cnt, returnPoints=False)
defects = cv2.convexityDefects(cnt, hull)
if defects is not None:
cnt = max(defects, key=lambda x: x[0][3])
start, end, _, _ = cnt[0]
farthest = tuple(cnt[0][2])
return (start, end, farthest, cnt, hull)
return None
#训练分类器
def train_classifier():
dataset = collect_dataset()
features = []
labels = []
for i in range(len(dataset)):
img = dataset[i]
feature = get_hand_feature(img)
if feature:
start, end, farthest, cnt, hull = feature
features.append([start, end, farthest])
labels.append(i)
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)
clf.fit(features, labels)
return clf
#使用分类器对新采集的手势图像进行分类
def predict_gesture(clf, img):
feature = get_hand_feature(img)
if feature:
start, end, farthest, _, _ = feature
p = clf.predict([start, end, farthest])
return p
else:
return None
#主函数
if __name__ == '__main__':
clf = train_classifier()
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, img = cap.read()
cv2.rectangle(img, (300,300), (100,100), (0,255,0),0)
crop_img = img[100:300, 100:300]
grey = cv2.cvtColor(crop_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
value = (35, 35)
blurred = cv2.GaussianBlur(grey, value, 0)
_, thresh1 = cv2.threshold(blurred, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)
cv2.imshow('Thresholded', thresh1)
p = predict_gesture(clf, thresh1)
if p is not None:
print(p)
cv2.imshow('Gesture', img)
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
这个示例代码中实现了手势图像数据集的采集、手势特征提取、分类器训练和手势识别等功能,可以作为实现手势识别的一个参考。