极智项目 | 实战OpenCV手势识别

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大家好,我是极智视界,本文带来一个实战项目 OpenCV手势识别,并提供完整项目工程源码。

本文介绍的实战OpenCV手势识别,提供完整的可以一键执行的项目工程源码,获取方式有两个:

(1) 本文工程项目资源下载,链接:https://download.csdn.net/download/weixin_42405819/87777788

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手势识别 (Gesture Recognition) 是一种计算机视觉技术,它通过分析和识别人类手部的运动和姿势来理解用户意图。本项目主要关注手势的计数识别,采用比较基础的OpenCV来进行实现,好处就是不需要训练模型就可以进行识别。

主要逻辑是采用了OpenCV的阈值分割 + 轮廓识别来实现,先来看几张效果图。

极智项目 | 实战OpenCV手势识别_第1张图片

极智项目 | 实战OpenCV手势识别_第2张图片

可以看到效果还是不错的。

本项目提供的代码既可以支持离线单图的手势图片的读取识别,也支持设备摄像头在线拉流形式的手势动作捕捉识别。手势计数识别的部分代码如下:

极智项目 | 实战OpenCV手势识别_第3张图片

首先需要对手势进行分割,再根据手的轮廓求手势的最小外接圆。

极智项目 | 实战OpenCV手势识别_第4张图片

然后把最小外接圆再往里面缩进,与手指做交点即为计数点 (当然需要判断一个阈值,如果是手腕部分,需要排除掉),如下:

极智项目 | 实战OpenCV手势识别_第5张图片

所以整体的手势识别流程如下:

极智项目 | 实战OpenCV手势识别_第6张图片

由于只是依赖了OpenCV的阈值分割和轮廓查找,所以在项目依赖安装的时候不需要安装深度学习库如 pytorch,也不需要训练深度学习模型,属于即插即用、快速部署型的手势识别实战项目。

好了,以上分享了 实战OpenCV手势识别,包括完整的项目工程源码和模型分享,希望我的分享能对你的学习有一点帮助。


【极智视界】

《极智项目 | 实战OpenCV手势识别》

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