如何用OpenCV进行手势识别--基于米尔全志T527开发板

米尔电子嵌入式 2024-12-13 08:01

本文将介绍基于米尔电子MYD-LT527开发板(米尔基于全志T527开发板)的OpenCV手势识别方案测试。

摘自优秀创作者-小火苗

米尔基于全志T527开发板

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。

2.图像预处理:对图像进行预处理,以提高特征提取的准确性。常用的预处理操作包括灰度化、滤波、边缘检测、二值化、噪声去除和形态学处理等。

  • 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。

3.特征提取:从预处理后的图像中提取手部特征。常用的特征包括形状特征、纹理特征和运动轨迹特征等。

  • 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 cv2def 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 rt1=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_SIMPLEXfontScale=2color=(255,255,255)thickness=3cv2.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


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