摘自优秀创作者-小火苗

一、软件环境安装

1.安装OpenCV

sudo apt-get install libopencv-dev python3-opencv

2.安装pip

sudo apt-get install python3-pip

二、OpenCV手势识别步骤

​1.图像获取：从摄像头或其他图像源获取手部图像。使用OpenCV的VideoCapture类可以捕获视频流，或者使用imread函数加载图像。

• 灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，去除颜色信息，简化图像。
• 滤波：使用滤波器去除图像中的噪声。
• 边缘检测：使用边缘检测算法提取图像中的边缘信息。
• 二值化：将灰度图像转换为二值图像，将像素值分为黑色和白色。
• 形态学处理：使用形态学操作增强手势轮廓。
  

• 形状特征：提取手部轮廓、面积、周长、质心等形状特征。
• 纹理特征：提取手部皮肤纹理、皱纹等纹理特征。
• 运动轨迹特征：提取手部运动轨迹、速度、加速度等运动轨迹特征。
  

4.分类和识别：使用机器学习算法对提取的特征进行分类，以识别特定的手势。

三、代码实现

# -*- coding: utf-8 -*-

import cv2

def reg(x):

o1 = cv2.imread('paper.jpg',1)

o2 = cv2.imread('rock.jpg',1)

o3 = cv2.imread('scissors.jpg',1)  

gray1 = cv2.cvtColor(o1,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

gray2 = cv2.cvtColor(o2,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

gray3 = cv2.cvtColor(o3,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

xgray = cv2.cvtColor(x,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

ret, binary1 = cv2.threshold(gray1,127,255,cv2.THRESH_BINARY)

ret, binary2 = cv2.threshold(gray2,127,255,cv2.THRESH_BINARY)

ret, binary3 = cv2.threshold(gray3,127,255,cv2.THRESH_BINARY)

xret, xbinary = cv2.threshold(xgray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)

contours1, hierarchy = cv2.findContours(binary1,

cv2.RETR_LIST,

cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)  

contours2, hierarchy = cv2.findContours(binary2,

cv2.RETR_LIST,

cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)  

contours3, hierarchy = cv2.findContours(binary3,

cv2.RETR_LIST,

cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)  

xcontours, hierarchy = cv2.findContours(xbinary,

cv2.RETR_LIST,

cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)  

cnt1 = contours1[0]

cnt2 = contours2[0]

cnt3 = contours3[0]

x = xcontours[0]

ret=[]

ret.append(cv2.matchShapes(x,cnt1,1,0.0))

ret.append(cv2.matchShapes(x,cnt2,1,0.0))

ret.append(cv2.matchShapes(x,cnt3,1,0.0))

max_index = ret.index(min(ret))  #计算最大值索引

if max_index==0:

r="paper"

elif max_index==1:

r="rock"

else:

r="sessiors"

return r

t1=cv2.imread('test1.jpg',1)

t2=cv2.imread('test2.jpg',1)

t3=cv2.imread('test3.jpg',1)

# print(reg(t1))

# print(reg(t2))

# print(reg(t3))

# ===========显示处理结果==================

org=(0,60)

font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX

fontScale=2

color=(255,255,255)

thickness=3

cv2.putText(t1,reg(t1),org,font,fontScale,color,thickness)

cv2.putText(t2,reg(t2),org,font,fontScale,color,thickness)

cv2.putText(t3,reg(t3),org,font,fontScale,color,thickness)

cv2.imshow('test1',t1)

cv2.imshow('test2',t2)

cv2.imshow('test3',t3)

cv2.waitKey()

cv2.destroyAllWindows()

四、实践

1.程序运行

2、原始图像包含训练图像

3.识别结果

识别到了 剪刀 石头 布

原始图片