python实现手势识别的示例（入门）

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

使用open-cv实现简单的手势识别。刚刚接触python不久，看到了很多有意思的项目，尤其时关于计算机视觉的。网上搜到了一些关于手势处理的实验，我在这儿简单的实现一下（PS：和那些大佬比起来真的是差远了，毕竟刚接触不久），主要运用的知识就是opencv，python基本语法，图像处理基础知识。

最终实现结果：


获取视频（摄像头）

这部分没啥说的，就是获取摄像头。

cap = cv2.VideoCapture("C:/Users/lenovo/Videos/1.mp4")#读取文件
#cap = cv2.VideoCapture(0)#读取摄像头
while(True):
  ret, frame = cap.read()  key = cv2.waitKey(50) & 0xFF
  if key == ord('q'):
  	break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

肤色检测

这里使用的是椭圆肤色检测模型

在RGB空间里人脸的肤色受亮度影响相当大，所以肤色点很难从非肤色点中分离出来，也就是说在此空间经过处理后，肤色点是离散的点，中间嵌有很多非肤色，这为肤色区域标定(人脸标定、眼睛等)带来了难题。如果把RGB转为YCrCb空间的话，可以忽略Y(亮度)的影响，因为该空间受亮度影响很小，肤色会产生很好的类聚。这样就把三维的空间将为二维的CrCb，肤色点会形成一定得形状，如：人脸的话会看到一个人脸的区域，手臂的话会看到一条手臂的形态。

def A(img):
  YCrCb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YCR_CB) #转换至YCrCb空间
  (y,cr,cb) = cv2.split(YCrCb) #拆分出Y,Cr,Cb值
  cr1 = cv2.GaussianBlur(cr, (5,5), 0)
  _, skin = cv2.threshold(cr1, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) #Ostu处理
  res = cv2.bitwise_and(img,img, mask = skin)
  return res

轮廓处理

轮廓处理的话主要用到两个函数，cv2.findContours和cv2.drawContours，这两个函数的使用使用方法很容易搜到就不说了，这部分主要的问题是提取到的轮廓有很多个，但是我们只需要手的轮廓，所以我们要用sorted函数找到最大的轮廓。

def B(img):
  #binaryimg = cv2.Canny(Laplacian, 50, 200) #二值化，canny检测
  h = cv2.findContours(img,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) #寻找轮廓
  contour = h[0]
  contour = sorted(contour, key = cv2.contourArea, reverse=True)#已轮廓区域面积进行排序
  #contourmax = contour[0][:, 0, :]#保留区域面积最大的轮廓点坐标
  bg = np.ones(dst.shape, np.uint8) *255#创建白色幕布
  ret = cv2.drawContours(bg,contour[0],-1,(0,0,0),3) #绘制黑色轮廓
  return ret

全部代码

""" 从视频读取帧保存为图片"""
import cv2
import numpy as np
cap = cv2.VideoCapture("C:/Users/lenovo/Videos/1.mp4")#读取文件
#cap = cv2.VideoCapture(0)#读取摄像头
#皮肤检测
def A(img):
  YCrCb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YCR_CB) #转换至YCrCb空间
  (y,cr,cb) = cv2.split(YCrCb) #拆分出Y,Cr,Cb值
  cr1 = cv2.GaussianBlur(cr, (5,5), 0)
  _, skin = cv2.threshold(cr1, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) #Ostu处理
  res = cv2.bitwise_and(img,img, mask = skin)
  return res
def B(img):
  #binaryimg = cv2.Canny(Laplacian, 50, 200) #二值化，canny检测
  h = cv2.findContours(img,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) #寻找轮廓
  contour = h[0]
  contour = sorted(contour, key = cv2.contourArea, reverse=True)#已轮廓区域面积进行排序
  #contourmax = contour[0][:, 0, :]#保留区域面积最大的轮廓点坐标
  bg = np.ones(dst.shape, np.uint8) *255#创建白色幕布
  ret = cv2.drawContours(bg,contour[0],-1,(0,0,0),3) #绘制黑色轮廓
  return ret
while(True):
  ret, frame = cap.read()
  #下面三行可以根据自己的电脑进行调节
  src = cv2.resize(frame,(400,350), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)#窗口大小
  cv2.rectangle(src, (90, 60), (300, 300 ), (0, 255, 0))#框出截取位置
  roi = src[60:300 , 90:300] # 获取手势框图
  res = A(roi) # 进行肤色检测
  cv2.imshow("0",roi)
  gray = cv2.cvtColor(res, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  dst = cv2.Laplacian(gray, cv2.CV_16S, ksize = 3)
  Laplacian = cv2.convertScaleAbs(dst)
  contour = B(Laplacian)#轮廓处理
  cv2.imshow("2",contour)
  key = cv2.waitKey(50) & 0xFF
  if key == ord('q'):
      break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

本人学了python几天，做出这个东西自己已经很满足了，当然和那些大佬也是没法比的，没有什么东西是速成的，只能一步一个脚印的走。

到此这篇关于python实现手势识别的示例（入门）的文章就介绍到这了,更多相关python 手势识别内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！

以上是 python实现手势识别的示例（入门） 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/332286.html

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