OpenCV+python实现摄像头简单手势识别--进度条控制亮度

前言

例如：随着人工智能的不断发展，计算机视觉这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习计算机视觉，本文在Opencv基础上实现了摄像头简单手势识别–进度条控制亮度的基础内容,并没有使用深度学习技术,因此准确率并不高。

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一、整体框架

$\bullet$第一步： 开启摄像头，检测每帧图片；

$\bullet$第二步： 设置回调函数,操纵滑动条来调整亮度；

$\bullet$第三步： 肤色检测，基于HSV颜色空间H,S,V范围筛选法。在HSV中 7

$\bullet$第四步： 进行高斯滤波；

$\bullet$第五步： 边缘轮廓检测；

$\bullet$第六步： 求出手势的凹凸点；

$\bullet$第七步： 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。

二、使用步骤;

1.引入库;

import cv2
import numpy as np
import math

2.第一步:打开摄像头;

代码如下（示例）：

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)  #镜像调整,将图像左右调换回来正常显示

3.第二步:设置回调函数;

def callback(object):  #注意这里createTrackbar会向其传入参数即滑动条地址（几乎用不到），所以必须写一个参数
    pass
cv2.createTrackbar("change", "frame", 100, 255, callback)

4.第三步:肤色检测;

# 基于hsv的肤色检测,通过HSV颜色空间来筛选所需要的像素
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)

5.第四步:进行高斯滤波;

# 进行高斯滤波,降低噪声的影响
mask = cv2.inRange(hsv, lower_skin, upper_skin)
mask = cv2.dilate(mask, kernel, iterations=4)
mask = cv2.GaussianBlur(mask, (5, 5), 100)

6.第五步:边缘轮廓检测；

# 找出轮廓,确定手势范围
contours, h = cv2.findContours(
    mask, cv2.RETR_TREE,
    cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)  #opencv中提供findContours()函数来寻找图像中物体的轮廓
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

7.第六步:求出手势的凹凸点；

# 求出凹凸点
hull = cv2.convexHull(approx, returnPoints=False)  #convexHull能很方便的用于求多边形凸包
defects = cv2.convexityDefects(approx, hull)  #使用convexityDefects计算轮廓凸缺陷

8.第七步: 利用凹凸点个数判断当前手势;

# 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

成果展示

可通过滑动条来调整亮度,提高识别率。



由于肤色检测的时候是用色调来提取特征,因此会被黄色调的影响,因此准确率并不算高,只能实现基本的功能,要想准确率高还得上深度学习算法。

完整代码

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Apr  7 18:42:02 2022

@author: He Zekai
"""
import cv2
import numpy as np
import math

def callback(object):  #注意这里createTrackbar会向其传入参数即滑动条地址（几乎用不到），所以必须写一个参数
    pass

cap = cv2.VideoCapture(0)

cv2.namedWindow('frame')
cv2.resizeWindow('frame',600,800)
cv2.createTrackbar("change", "frame", 100, 255, callback)

while(cap.isOpened()):        
    ret,image = cap.read() # 读取摄像头每帧图片
    
    image = cv2.flip(image,1)

    cv2.rectangle(image,(100,100),(300,300),(0,0,255),0) # 用红线画出手势识别框
    
    #滑动条控制颜色    
    value = cv2.getTrackbarPos('change', 'frame')
    image_dst = np.uint8(image/100*value)


    roi = image_dst[100:300,100:300]# 选取图片中固定位置作为手势输入
    kernel = np.ones((2,2),np.uint8)

    # 进行高斯滤波
    lower_skin = np.array([0,28,70],dtype=np.uint8)
    upper_skin = np.array([20, 255, 255],dtype=np.uint8)
    
    mask = cv2.inRange(roi,lower_skin,upper_skin)
    mask = cv2.dilate(mask,kernel,iterations=4)
    mask = cv2.GaussianBlur(mask,(3,3),100)
    
    # 基于hsv的肤色检测
    hsv = cv2.cvtColor(roi,cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # 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,default=0,key=lambda x:cv2.contourArea(x))
    epsilon = 0.0005*cv2.arcLength(cnt,True)
    approx = cv2.approxPolyDP(cnt,0.05,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
    try:
        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(image_dst,"Please put hand in the window",(0,50),font,2,(0,0,255),3,cv2.LINE_AA)
            else:
                if arearatio<12:
                    cv2.putText(image_dst,'0',(0,50),font,2,(0,0,255),3,cv2.LINE_AA)
                elif arearatio<17.5:
                    cv2.putText(image_dst,"1",(0,50),font,2,(0,0,255),3,cv2.LINE_AA)
                else:
                    cv2.putText(image_dst,'1',(0,50),font,2,(0,0,255),3,cv2.LINE_AA)
        elif l==2:
            cv2.putText(image_dst,'2',(0,50),font,2,(0,0,255),3,cv2.LINE_AA)
        elif l==3:
            if arearatio<27:
                cv2.putText(image_dst,'3',(0,50),font,2,(0,0,255),3,cv2.LINE_AA)
            else:
                cv2.putText(image_dst,'3',(0,50),font,2,(0,0,255),3,cv2.LINE_AA)
        elif l==4:
            cv2.putText(image_dst,'4',(0,50),font,2,(0,0,255),3,cv2.LINE_AA)
        elif l==5:
            cv2.putText(image_dst,'5',(0,50),font,2,(0,0,255),3,cv2.LINE_AA)
        # cv2.imshow('frame',frame)
        cv2.imshow('mask', mask)
        cv2.imshow('frame', image_dst)
        
        key = cv2.waitKey(25)& 0xFF
        if key == ord('q'):     # 键盘q键退出
            break
    except:
        pass

cv2.destroyAllWindows()
cap.release()

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总结

例如：本次基于摄像头的简单手势识别实验,让我对以往的知识掌握更加深刻。虽然现在手势识别都是通过深度学习中的CNN等实现的,但仅使用opencv的传统方法来实现这个功能对我来说还挺新颖的,让我对opencv更加充满了兴趣。