手势检测及手掌质心的运动轨迹(opencv)

http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/8865589

http://blog.csdn.net/lichengyu/article/details/38392473

参照上面的博文(还有其他),自己也简单实现手势检测的实验,下面是个人的一些看法:

首先是肤色检测,自己使用的就有HSV和YCrCb这两种,从效果上看,YCrCb是比较好的。但是由于我是直接使用opencv中的cvtColor进行颜色空间转换的,在提取其中的一个通道,如下代码:

手势检测及手掌质心的运动轨迹(opencv)_第1张图片

从结果可以看到大红色(不知道还有没其他颜色)会有干扰,这主要是因为在试验的时候桌上放了只红色的笔。另外,通过计算轮廓将非手的部分去掉(当然这种方法并不靠谱,需要改进)。

接下来就是对质心的提取,opencv提供了一个函数moments,如下:


对于要画出手掌质心的运动轨迹,思想是保存每一次的质心坐标,然后用线连起来即可。

然后就是检测轮廓的凸包等,也是有相关函数,但是对于convexityDefects函数,我在网上找到别人的例子中,总是编译通过运行报错,后面自己做了点小小修改后才可以运行。这部分的代码主要是参照上面的链接的。

最后就上实验的运行结果及代码:

手势检测及手掌质心的运动轨迹(opencv)_第2张图片

代码(写得比较粗糙,没加工):

手势检测及手掌质心的运动轨迹(opencv)_第3张图片

手势检测及手掌质心的运动轨迹(opencv)_第4张图片

手势检测及手掌质心的运动轨迹(opencv)_第5张图片

手势检测及手掌质心的运动轨迹(opencv)_第6张图片

本来是想通过质心来写字或是画画的,然后通过一些简单的手指进行一些操作,比如保存图片等等,但是质心位置不稳定,效果不怎么好就没做了。后来想想可以改改,比如用指尖,或是脱离这个手势,简单的识别笔的顶端来画,效果应该会好点。

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