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。
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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。

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