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OpenCV是一个C++库,目前流行的计算机视觉编程库,用于实时处理计算机视觉方面的问题,它涵盖了很多计算机视觉领域的模块。在Python中常使用OpenCV库实现图像处理。
本文将介绍如何在Python3中使用OpenCV实现手势识别。
实验步骤
- 第一步： 开启摄像头，检测每帧图片；
- 第二步： 肤色检测，基于
HSV颜色空间H,S,V范围筛选法。在HSV中7<H<20，28<S<256，50<V<256； - 第三步： 进行高斯滤波；
- 第四步： 边缘轮廓检测；
- 第五步： 求出手势的凹凸点；
- 第六步： 利用凹凸点个数判断当前手势。例如：0个凹凸点就是拳头，4个凹点就是布。
实现代码
import cv2
import numpy as np
import math
cap = cv2.VideoCapture(0)
while(cap.isOpened()):
ret,frame = cap.read() # 读取摄像头每帧图片
frame = cv2.flip(frame,1)
kernel = np.ones((2,2),np.uint8)
roi = frame[100:300,100:300] # 选取图片中固定位置作为手势输入
cv2.rectangle(frame,(100,100),(300,300),(0,0,255),0) # 用红线画出手势识别框
# 基于hsv的肤色检测
hsv = cv2.cvtColor(roi,cv2.COLOR_BGR2HSV)
lower_skin = np.array([0,28,70],dtype=np.uint8)
upper_skin = np.array([20, 255, 255],dtype=np.uint8)
# 进行高斯滤波
mask = cv2.inRange(hsv,lower_skin,upper_skin)
mask = cv2.dilate(mask,kernel,iterations=4)
mask = cv2.GaussianBlur(mask,(5,5),100)
# 找出轮廓
contours,h = cv2.findContours(mask,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnt = max(contours,key=lambda x:cv2.contourArea(x))
epsilon = 0.0005*cv2.arcLength(cnt,True)
approx = cv2.approxPolyDP(cnt,epsilon,True)
hull = cv2.convexHull(cnt)
areahull = cv2.contourArea(hull)
areacnt = cv2.contourArea(cnt)
arearatio = ((areahull-areacnt)/areacnt)*100
# 求出凹凸点
hull = cv2.convexHull(approx,returnPoints=False)
defects = cv2.convexityDefects(approx,hull)
# 定义凹凸点个数初始值为0
l=0
for i in range(defects.shape[0]):
s,e,f,d, = defects[i,0]
start = tuple(approx[s][0])
end = tuple(approx[e][0])
far = tuple(approx[f][0])
pt = (100,100)
a = math.sqrt((end[0]-start[0])**2+(end[1]-start[1])**2)
b = math.sqrt((far[0] - start[0]) ** 2 + (far[1] - start[1]) ** 2)
c = math.sqrt((end[0]-far[0])**2+(end[1]-far[1])**2)
s = (a+b+c)/2
ar = math.sqrt(s*(s-a)*(s-b)*(s-c))
# 手指间角度求取
angle = math.acos((b**2 + c**2 -a**2)/(2*b*c))*57
if angle<=90 and d>20:
l+=1
cv2.circle(roi,far,3,[255,0,0],-1)
cv2.line(roi,start,end,[0,255,0],2) # 画出包络线
l+=1
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
# 条件判断，知道手势后想实现的功能
if l==1:
if areacnt<2000:
cv2.putText(frame,"put hand in the window",(0,50),font,2,(0,0,255),3,cv2.LINE_AA)
else:
if arearatio<12:
cv2.putText(frame,'0',(0,50),font,2,(0,0,255),3,cv2.LINE_AA)
elif arearatio<17.5:
cv2.putText(frame,"1",(0,50),font,2,(0,0,255),3,cv2.LINE_AA)
else:
cv2.putText(frame,'1',(0,50),font,2,(0,0,255),3,cv2.LINE_AA)
elif l==2:
cv2.putText(frame,'2',(0,50),font,2,(0,0,255),3,cv2.LINE_AA)
elif l==3:
if arearatio<27:
cv2.putText(frame,'3',(0,50),font,2,(0,0,255),3,cv2.LINE_AA)
else:
cv2.putText(frame,'3',(0,50),font,2,(0,0,255),3,cv2.LINE_AA)
elif l==4:
cv2.putText(frame,'4',(0,50),font,2,(0,0,255),3,cv2.LINE_AA)
elif l==5:
cv2.putText(frame,'5',(0,50),font,2,(0,0,255),3,cv2.LINE_AA)
cv2.imshow('frame',frame)
cv2.imshow('mask', mask)
key = cv2.waitKey(25)& 0xFF
if key == ord('L'): # 键盘L键退出
break
cv2.destroyAllWindows()
cap.release()
输出为：
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