如何用OpenCV進行手勢識別--基于米爾全志T527開發(fā)板

本文將介紹基于米爾電子MYD-LT527開發(fā)板（米爾基于全志T527開發(fā)板）的OpenCV手勢識別方案測試。

摘自優(yōu)秀創(chuàng)作者-小火苗

米爾基于全志T527開發(fā)板

一、軟件環(huán)境安裝

1.安裝OpenCV

sudo apt-get install libopencv-dev python3-opencv

2.安裝pip

sudo apt-get install python3-pip

二、OpenCV手勢識別步驟

1.圖像獲?。簭?a class="article-link" target="_blank" href="/baike/482292.html">攝像頭或其他圖像源獲取手部圖像。使用OpenCV的VideoCapture類可以捕獲視頻流，或者使用imread函數(shù)加載圖像。

2.圖像預處理：對圖像進行預處理，以提高特征提取的準確性。常用的預處理操作包括灰度化、濾波、邊緣檢測、二值化、噪聲去除和形態(tài)學處理等。

• 灰度化：將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，去除顏色信息，簡化圖像。
• 濾波：使用濾波器去除圖像中的噪聲。
• 邊緣檢測：使用邊緣檢測算法提取圖像中的邊緣信息。
• 二值化：將灰度圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像，將像素值分為黑色和白色。
• 形態(tài)學處理：使用形態(tài)學操作增強手勢輪廓。

3.特征提?。簭念A處理后的圖像中提取手部特征。常用的特征包括形狀特征、紋理特征和運動軌跡特征等。

• 形狀特征：提取手部輪廓、面積、周長、質(zhì)心等形狀特征。
• 紋理特征：提取手部皮膚紋理、皺紋等紋理特征。運動軌跡特征：提取手部
• 運動軌跡、速度、加速度等運動軌跡特征。

4.分類和識別：使用機器學習算法對提取的特征進行分類，以識別特定的手勢。

三、代碼實現(xiàn)

四、實踐

1.程序運行

2、原始圖像包含訓練圖像

3.識別結果

識別到了 剪刀 石頭 布

原始圖片

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