OpenCV驱动的手势识别：环境配置与关键步骤

本文档主要探讨了如何使用OpenCV（Open Source Computer Vision Library）进行手势识别的研究。首先，作者详细介绍了环境搭建与算法设计的过程。 1. **环境搭建**：作者推荐使用Visual Studio 2008和OpenCV 2.1.0-win32-vs2008版本，强调在安装OpenCV时要确保添加环境变量，以便正确链接库文件。具体步骤包括配置项目和解决方案的路径，将OpenCV的头文件、库文件和源文件目录添加至项目的包含目录、库目录和源文件目录中。这些路径分别是： - 包含文件目录：`D:\ProgramFiles\OpenCV2.1\include\opencv` - 库文件目录：`D:\ProgramFiles\OpenCV2.1\lib` - 源文件目录：`D:\ProgramFiles\OpenCV2.1\src\cv`, `D:\ProgramFiles\OpenCV2.1\src\cvaux`, `D:\ProgramFiles\OpenCV2.1\src\cxcore`, `D:\ProgramFiles\OpenCV2.1\src\highgui` 2. **工程建立与配置**：创建一个新的工程后，需要配置编译选项，包括Debug和Release模式下的附加依赖项，如cxcore210d.lib, cv210d.lib, highgui210d.lib。这个过程确保了在编译过程中能正确链接OpenCV库。 3. **功能模块**： - **样本采集**：通过`cvCaptureFromCAM(0)`函数初始化摄像头，实时采集帧，并使用肤色检测技术筛选出用于训练的手势样本，同时将这些样本保存到图像文件中。 - **样本训练**：定义一个名为`CAIGesture`的类，其中的`Train()`方法负责对指定目录中的手势图像进行训练，这一步是手势识别的基础，通常会涉及特征提取和分类模型的构建。 - **手势识别**：在实际应用中，通过摄像头采集的实时图像，应用训练好的模型进行实时的手势识别，判断输入的动态手势与预设的手势模板是否匹配。 整个流程从硬件设备接入、数据采集、到模型训练和识别，展示了基于OpenCV进行手势识别的基本步骤和技术要点，这对于理解和开发此类计算机视觉应用具有指导意义。