手语图像识别系统：OpenPose与YOLOv3的结合应用

资源摘要信息:"基于openpose+yolov3图像的手语识别系统研究-人体动作识别.zip" 知识点分析: 1. 手语识别系统: 手语识别系统是一种应用在听障人士与正常沟通的辅助工具，通过对手部动作、面部表情以及身体姿态的分析，实现对手语动作的理解和转译。该系统基于人体姿态研究，通过计算机视觉技术对视频中的手语进行检测和识别，最终将识别结果转换成文本，使听障人士能够通过文字与外界进行交流。 2. OpenPose人体姿态模型: OpenPose是一个开源的人体姿态识别模型，它能够同时检测人体、手部、面部等多个关键点。在手语识别系统中，OpenPose主要用于提取手势和身体姿态特征，为后续的手语动作分类提供特征数据。 3. YOLOv3手部模型: YOLOv3是一个实时目标检测系统，它在速度和准确性方面都有很好的表现。在本研究中，YOLOv3经过自训练，专门用于手部目标的检测，通过识别视频或图像中的手部关键点，增强手语识别的准确性。 4. 分类器模型预测: 分类器模型在手语识别系统中用于对手势的数字特征进行分类和预测，将检测到的特征转换为具体的文字信息。这个过程涉及到机器学习或深度学习技术，通过训练数据集使分类器模型学习到手势动作与文字符号之间的映射关系。 5. 移动端应用: 手语识别系统预期能够在手机移动端上运行，这需要对系统进行优化，使其能够适应移动设备的性能和操作界面。移动端应用使得听障人士可以方便地使用手机进行日常沟通。 6. 硬件环境: 硬件环境主要包括用于采集手语图像的单目摄像头。单目摄像头相对成本较低，易于集成到各种设备中，适用于便携式手语识别系统。 7. 软件环境: 软件环境涉及到了ffmpeg视频处理工具、Anaconda、Cmake、OpenCV等工具和库。ffmpeg用于视频图像的预处理；Anaconda用于配置Python3.6开发环境，管理依赖包；Cmake编译OpenPose模型；OpenCV提供了丰富的图像处理算法，结合VScode进行系统编译；wxFormBuilder用于系统界面设计。 8. 应用工具与库: - ffmpeg: 一个非常流行的视频处理工具，能够进行视频的解码、编码、转码、流化等操作。 - Anaconda: 一个开源的Python和R语言的发行版本，用于科学计算，集成了很多数据科学的库和环境管理工具。 - Cmake: 一款跨平台的自动化构建工具，它使用特定的CMakeLists.txt文件来描述编译过程，从而生成本地化的构建环境。 - OpenCV: 一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，支持多种编程语言，提供了很多图像处理和分析的函数。 9. 开发工具: - VScode: 微软开发的源代码编辑器，支持多种编程语言，具有丰富的插件生态系统，适合用于编写和调试代码。 - wxFormBuilder: 是一个用于构建跨平台GUI应用程序的工具，它允许开发者以所见即所得的方式设计界面，并生成对应的源代码。