图像中左右手识别
这是在帮助学弟参加信息安全竞赛做的。
他的创意是在传统数字密码的基础上，加一个左右手绑定！如设置第一位密码必须用左手按，第二位密码必须用右手去按等等...
算法的过程是：首先对输入的视频帧图像转换为HSV空间，因为皮肤在饱和度上比较突出，这样可以容易切割。做一个模板匹配，再二值化图像，形态学处理。
最后对掩码图像分析，首先找到食指的位置，做一条基准线。计算基准线左右的积分图大小，从而判断左右手。
这里我用自己的键盘做的测试，效果还算可以吧。正确率比较高
程序如下：
#include "stdafx.h"
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include "stdio.h"
#include <iostream>
#include "math.h"
using namespace std;
void Rcgntion_Hand(IplImage * m_imge);
int main(int argc, char **argv)
{
/*************************计算模板直方图*****************************/
IplImage * Temp = cvLoadImage("template.bmp");
IplImage * Temp_hvs= cvCreateImage(cvGetSize(Temp),8,3);
cvCvtColor(Temp,Temp_hvs,CV_BGR2HSV);
IplImage * T_h_plane = cvCreateImage(cvGetSize(Temp),8,1);
IplImage * T_s_plane = cvCreateImage(cvGetSize(Temp),8,1);
IplImage * T_v_plane = cvCreateImage(cvGetSize(Temp),8,1);
cvCvtPixToPlane(Temp_hvs,T_h_plane,T_s_plane,T_v_plane,0);
IplImage *T_planes[]={T_h_plane};
int h_bins =30;
CvHistogram * hist;
{
int his_size[] = {h_bins};
float h_ranges[] = {0,255};
float * ranges[] = {h_ranges};
hist = cvCreateHist(1,his_size,CV_HIST_ARRAY,ranges,1);
}
cvCalcHist(T_planes,hist,0,0);
/*********************************************************/
CvCapture * capture = cvCreateCameraCapture(0);
IplImage * src = cvQueryFrame(capture);
cvNamedWindow("k");
IplImage * src_hvs = cvCreateImage(cvGetSize(src),8,3);
cvCvtColor(src,src_hvs,CV_BGR2HSV);
IplImage * h_plane = cvCreateImage(cvGetSize(src),8,1);
IplImage * s_plane = cvCreateImage(cvGetSize(src),8,1);
IplImage * v_plane = cvCreateImage(cvGetSize(src),8,1);
cvCvtPixToPlane(src_hvs,h_plane,s_plane,v_plane,0);
IplImage * s_planes[] = {h_plane};
IplImage * Result = cvCreateImage(cvSize(621,461),IPL_DEPTH_32F,1);
int c;
while (!(cvWaitKey(5)== 27)) //按ESC键后开始检测
{
src = cvQueryFrame(capture);
cvCvtColor(src,src_hvs,CV_BGR2HSV);
cvCvtPixToPlane(src_hvs,h_plane,s_plane,v_plane,0);
c=cvWaitKey(5);
if (c>=48 && c<= 57)
{
cvMatchTemplate(h_plane,T_h_plane,Result,CV_TM_CCORR); //模板匹配
cvNormalize(Result,Result,1,0,CV_MINMAX); //结果归一化
cvSmooth(Result,Result,CV_GAUSSIAN);
cvMorphologyEx(Result,Result,NULL,NULL,CV_MOP_OPEN); //开运算
cvThreshold(Result,Result,0.5,1,CV_THRESH_BINARY);
// cvThreshold(Result,Result,100,200,CV_THRESH_BINARY);
///
Rcgntion_Hand(Result);
cout<<" 数字："<<c-48<<endl;
//cvWaitKey(0);
//cout<<"请稍等.............";
}
//cvMorphologyEx(Result,Result,NULL,NULL,CV_MOP_OPEN); //开运算
cvShowImage("k",src);
}
//JudgeHand(frame_grey);
cvReleaseCapture(&capture);
return 0;
}
void Rcgntion_Hand(IplImage * m_imge)
{
unsigned int L_hand=0;
unsigned int R_hand=0;
double* ptr;
unsigned int temp=0;
unsigned int Mid_line=0;
unsigned int ReferLine=0;
/* 找中线 */
for (int n =0 ; n<8 ; n++) //选取最高的连续柱状， 作为食指位置，然后计算食指左边和右边的面积大小。
{
for (int j=0;j<m_imge->height/2;j++)
{
ptr =(double *)cvPtr2D(m_imge,m_imge->height/2+j,80*n,NULL);
for (int i=0;i<=80;i++)
{
//temp+= *(ptr+i);
if (*(ptr+i) == 0)
{
temp++;
}
}
}
if (temp > Mid_line)
{
Mid_line = temp;
ReferLine = n+1;
}
temp =0;
}
/* ***************调试输出*********************/
//cout<<ReferLine<<endl;
cvRectangle(m_imge,cvPoint(ReferLine*80,m_imge->height/2),cvPoint(ReferLine*80+80,m_imge->height),cvScalar(0),CV_FILLED);
///************判断左右区域大小***************/
for ( int i =0 ; i< m_imge->height/2 ; i++)
{
for ( int j = 0;j<m_imge->width; j++) //以ReferLine作为基准 ，比较区域大小
{
ptr =(double *)cvPtr2D(m_imge,i,j,NULL);
if (*ptr == 0)
{
if ( j <(ReferLine *80 ) )
R_hand ++;
else if ( j>(ReferLine *80 ) +80)
L_hand++;
}
}
}
//cout<<"R_hand="<<R_hand<<endl;
//cout<<"L_hand="<<L_hand<<endl;
if (L_hand>R_hand)
cout<<"左手";
else
cout<<"右手";
}
/***********************************/效果图：
