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

(2) 【推荐】加入我的知识星球「极智视界」，星球内有超多好玩的项目实战源码下载，链接：https://t.zsxq.com/0aiNxERDq

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。

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：

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。

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：

所以整体的手势识别流程如下：

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。

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【极智视界】

《极智项目 | 实战OpenCV手势识别》

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