手势识别代码以及部分原理
手势识别的原理
手势识别的原理
一、引言
随着智能手机、智能手表等智能设备的普及,手势识别技术也越来越受到关注。手势识别技术是指通过对人类动作的感知和分析,来实现人机交互的一种技术。本文将从手势识别的定义、分类、原理、应用等方面进行详细介绍。
二、手势识别的定义和分类
1. 定义
手势识别是指通过对人类动作的感知和分析,来实现人机交互的一种技术。它可以使用户通过简单自然的动作来控制设备,而不需要使用鼠标或键盘等传统输入设备。
2. 分类
根据输入方式不同,手势识别可以分为以下几类:
(1)触摸屏幕手势:用户通过在触摸屏幕上进行滑动、点击等操作
来控制设备。
(2)摄像头手势:用户通过在摄像头前做出特定动作来控制设备。
(3)传感器手势:用户通过在空中做出特定动作来控制设备,如微软Kinect。
三、手势识别的原理
1. 触摸屏幕手势识别原理
触摸屏幕手势识别主要是通过对电容屏幕或电阻屏幕的触摸信号进行分析来实现的。具体原理如下:
(1)电容屏幕手势识别原理
电容屏幕是一种基于电容原理的触控技术,它利用了人体和物体表面都具有一定的电容特性这一事实。当用户手指接触到电容屏幕时,会改变屏幕上的电场分布,从而产生一个与手指位置有关的信号。系统通过对这个信号进行处理,就可以确定用户手指在屏幕上的位置和动作。
(2)电阻屏幕手势识别原理
电阻屏幕是一种基于压力感应原理的触控技术,它由两个互相垂直的导电膜组成。当用户用手指或者其他物体轻按在屏幕上时,会使导电膜之间产生接触点,从而形成一个闭合回路。系统通过检测这个回路中流过的电流大小和方向来确定用户手指在屏幕上的位置和动作。
手势识别模块原理
手势识别模块原理
手势识别模块是一种利用计算机视觉技术和机器学习算法,对人体手势进行识别和解析的系统。它可以通过摄像头或其他传感器,捕捉到人体手势的图像或数据,并进行分析和判断,从而实现对手势的识别和理解。
手势识别模块的原理主要包括图像采集、图像预处理、特征提取和分类识别四个步骤。
手势识别模块需要通过摄像头或其他传感器获取手势的图像或数据。摄像头通常会以一定的帧率采集连续的图像帧,传感器可以通过触摸、加速度等方式获取手势数据。这些采集到的图像或数据将作为后续处理的输入。
手势识别模块对采集到的图像进行预处理。预处理的目的是去除图像中的噪声、增强图像的对比度和亮度,并对图像进行裁剪和缩放,以便后续的特征提取和分类识别。常用的预处理操作包括滤波、直方图均衡化、边缘检测等。
然后,手势识别模块需要从预处理后的图像中提取出与手势有关的特征。特征提取是手势识别的关键步骤,它需要将手势图像中的关键信息提取出来,并用数学或统计方法进行表示。常用的特征提取方法包括形状特征、纹理特征、运动特征等。这些特征可以通过数学模型或机器学习算法进行计算和提取。
手势识别模块使用分类器对提取到的特征进行分类和识别。分类器可以是传统的机器学习算法,如支持向量机、决策树、随机森林等,也可以是深度学习算法,如卷积神经网络、循环神经网络等。分类器通过对已知手势及其对应特征的训练,学习到一个分类模型,然后将提取到的特征输入到分类模型中,输出手势的标签或类别。
除了以上的基本原理,手势识别模块还可以应用其他技术和方法进行优化和改进。例如,可以利用深度学习模型进行端到端的手势识别,从而避免繁琐的特征提取和分类过程;还可以结合传感器数据和图像数据进行多模态的手势识别,提高识别的准确性和鲁棒性。
手势识别系统设计与实现
手势识别系统设计与实现
手势识别系统是一种利用计算机视觉技术,通过捕捉和解
析人体的手势动作,将其转化为指令或操作的系统。这种系统在现实生活中的应用非常广泛,例如智能家居控制、虚拟现实游戏交互、医疗康复等领域。本文将介绍手势识别系统的设计原理、实现技术以及其在不同领域中的应用。
一、设计原理
手势识别系统的设计原理基于计算机视觉和模式识别技术。首先,系统需要通过摄像头等设备捕捉用户的手势动作。接下来,通过图像处理和机器学习算法对图像数据进行分析和处理,提取手势的特征,并进行分类和识别。最后,根据手势的识别结果,系统执行相应的指令或操作。
为了有效地设计手势识别系统,需考虑以下几个方面:
1.手势的数据采集:系统需要有合适的设备来捕捉用户的
手势动作,如摄像头或深度传感器。通过设备采集到的图像或深度图,系统可以获取手势的形状、位置和运动轨迹等信息。
2.图像处理和特征提取:利用图像处理技术,系统可以对
图像数据进行预处理,如去噪、滤波等,以提高手势识别的准确性。特征提取是手势识别的重要一步,可以通过细化、边缘检测等算法提取手势的特征信息。
3.分类和识别算法:通过机器学习算法,系统可以对提取
到的手势特征进行分类和识别。常用的分类算法包括支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)等。分类器训练的过程
需要合适的训练数据集,并进行特征选择和参数调优。
4.指令执行和操作响应:根据手势的识别结果,系统可以执行相应的指令或操作。这需要与其他设备或应用程序进行联动,如控制灯光开关、播放音乐、切换虚拟现实场景等。
二、实现技术
基于单片机的手势检测识别系统设计与实现
一、概述
近年来,随着科技的不断进步和人们对智能化设备的需求日益增长,
手势检测识别技术越来越受到人们的关注。通过手势检测识别技术,
人们可以方便地与电子设备进行交互,实现更加智能、便捷的操作体验。设计并实现一套基于单片机的手势检测识别系统具有重要的意义。
二、系统设计
1. 系统需求分析
根据市场调研和用户需求,本手势检测识别系统应具备以下功能:
① 能够准确快速地识别用户手势;
② 具备一定的环境适应能力,能够在不同光线和背景条件下进行有效
的识别;
③ 具备一定的用户交互性,能够实现与其他设备的连接;
④ 能够在一定程度上对用户手势进行记录和分析,以优化用户体验。
2. 系统总体架构设计
本系统采用基于单片机的方案,以STM32系列单片机为主控芯片,搭建一套完整的手势检测识别系统。系统总体架构主要包括图像采集模块、图像处理模块、手势识别模块和用户交互模块等部分。
3. 系统具体设计方案
① 图像采集模块:本系统采用摄像头作为图像采集设备,通过摄像头
捕获用户手势图像,然后传输给单片机进行处理。
② 图像处理模块:采用图像处理算法对采集到的图像进行预处理,包
括去噪、边缘检测、二值化等步骤,以提高后续的手势识别效果。
③ 手势识别模块:基于预处理后的图像,采用机器学习或深度学习算
法进行手势识别,将用户的手势信息转化为电信号,并传输给单片机。
④ 用户交互模块:通过单片机实现与其他设备的连接,将用户手势转
化为相应的操作指令,实现用户与设备的交互。
⑤ 数据存储和分析模块:对用户手势进行记录和分析,提取用户习惯
和行为特征,以优化用户体验。
手势识别算法总结
手势识别算法总结
手势识别算法是指通过计算机视觉和模式识别技术,对人的手势进行
实时检测和分类的过程。手势识别算法在人机交互、虚拟现实、智能监控
等领域具有广泛的应用前景。本文将对手势识别算法的基本原理、分类方法、应用领域等进行综述。
手势识别算法的基本原理是利用图像或视频中的人手部分进行检测和
分类。首先,通过图像或视频的采集设备(如摄像头)获得人手的图像序列。然后,对获得的图像进行预处理,包括背景减除、手势分割、噪声过
滤等。接着,对预处理后的图像进行特征提取,常用的特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。最后,通过训练分类器对提取的特征进行分类,
得到手势的类别。
手势识别算法可以分为基于2D图像和3D模型的方法。基于2D图像
的方法是指在2D平面上对手势进行检测和分类。常用的算法包括基于背
景减除的方法、基于模板匹配的方法、基于统计学的方法等。基于背景减
除的方法通过建模背景和前景来实现手势分割,然后对分割的手势进行特
征提取和分类。基于模板匹配的方法是指事先构建一系列模板,然后将待
识别手势与模板进行匹配,选择匹配最好的模板作为识别结果。基于统计
学的方法是指通过统计的方法计算手势与训练样本之间的相似性,然后选
取相似性最高的样本作为识别结果。
基于3D模型的方法是指在3D空间中对手势进行检测和分类。常用的
算法包括基于深度摄像机的方法、基于传感器的方法、基于模型拟合的方
法等。基于深度摄像机的方法通过获取物体与摄像机之间的深度信息,从
而实现对手势的精确定位和分类。基于传感器的方法是指通过手持传感器(如陀螺仪、加速度计等)获取手势的运动轨迹和姿态信息,然后对这些
mediapipe手势识别原理
mediapipe手势识别原理
MediaPipe是Google推出的一款机器学习开发框架,主要用于视频和音频处理领域。其中,MediaPipe手势识别模块是一项重要的功能。它基于机器学习算法和计算机视觉技术,实现了对手势动作的高效识别和分析。下面,我们来详细介绍MediaPipe手势识别原理。
首先,MediaPipe手势识别基于深度学习算法,利用神经网络对手部关键点进行预测和定位。在初步处理阶段,MediaPipe手势识别会使用深度学习算法预测用户手部的21个关键点,包括手指尖端、手腕等关键位置。它利用图像和视频输入数据,并结合算法进行对比和分析,确定自然手势的类别和意图,并输出对应的动作。
其次,MediaPipe手势识别还将机器学习算法和计算机视觉技术相结合,进行特征提取和分类,实现对手势动作的分类识别。在预测阶段,MediaPipe手势识别将根据分类模型进行精细的特征提取和计算,以准确地区分不同手势类型,从而实现高准确度的手势动作识别。
最后,通过集成多种优秀机器学习算法和计算机视觉技术,MediaPipe手势识别可以实现较高的速度和准确度。此外,它还可以适应各种手势动作环境和不同使用场景,如直播、游戏和虚拟现实等。因此,MediaPipe手势识别模块在许多领域都有着广泛的应用前景,特别是在智能终端设备和人机交互领域。
Android开发中的手势识别和动作识别技术(三)
Android开发中的手势识别和动作识别技术
在当今的移动应用开发领域,手势识别和动作识别技术成为了非
常重要的部分。随着移动设备的普及和功能的不断增强,用户对于交
互体验的需求也越来越高。而手势识别和动作识别技术的应用,则能
够为用户提供更加便捷、灵活的操作方式。
一、手势识别技术
手势识别是指通过对用户手部或身体的运动姿态进行分析和识别,获取用户意图,并将其转化为相应的操作指令。在Android开发中,
手势识别技术已经得到了广泛的应用,并且由于其灵活性和直观性而
备受开发者和用户的喜爱。
Android平台上最常用的手势识别库是GestureDetector。GestureDetector可以对屏幕上的各种手势进行识别,包括单击、长按、滑动、双击等。通过注册监听器,我们可以在应用中捕捉用户的手势
动作,并根据不同的动作来触发相应的操作。
除了GestureDetector,Android还支持自定义手势识别。通过GestureOverlayView和Gesture类,开发者可以自己录制并保存手势,并在应用中进行识别。这种方式可以实现更加个性化的手势识别,满
足特定应用场景的需求。
手势识别技术在Android应用中的应用非常广泛。比如,在地图
应用中,我们可以通过手势来缩放地图或者移动地图的视角;在图片
浏览应用中,我们可以通过手势来放大、缩小或者旋转图片;在游戏
应用中,我们可以通过手势来控制角色的移动和攻击等等。
二、动作识别技术
动作识别技术是指通过对用户的身体动作进行分析和识别,从而
获取用户的动作意图,并转化为相应的响应动作。与手势识别不同的是,动作识别通常需要利用加速度传感器、陀螺仪等传感器来采集用
基于Arduino的多重手势识别传感器的设计与实现
基于Arduino的多重手势识别传感器的设计与实现
随着科技的不断发展,传感器技术也日益成熟,人们对传感器的应用需求也日益增加。而基于Arduino的多重手势识别传感器的设计与实现正逐渐成为研究和应用的热点之一。
本文将介绍基于Arduino的多重手势识别传感器的设计原理、硬件搭建及代码实现,希望
能为大家提供一些思路和参考。
一、设计原理
多重手势识别传感器的设计原理主要基于加速度传感器和陀螺仪传感器的数据,通过
分析人体动作的加速度和旋转角度,来识别出不同的手势动作。需要通过加速度传感器和
陀螺仪传感器获取人体手势的运动数据,然后通过算法将这些数据进行处理,最终实现手
势的识别。
二、硬件搭建
在硬件方面,我们需要准备Arduino主控板、加速度传感器和陀螺仪传感器。将加速
度传感器和陀螺仪传感器分别连接到Arduino主控板,然后通过相应的引脚连接。接下来,我们可以通过Arduino IDE软件编写程序,将传感器的数据读取并进行处理,最终实现手
势的识别。
三、代码实现
#include <Wire.h>
#include <Adafruit_Sensor.h>
#include <Adafruit_BNO055.h>
#include <utility/imumaths.h>
Adafruit_BNO055 bno = Adafruit_BNO055(55);
void setup(void) {
Serial.begin(9600);
if(!bno.begin())
paj7620手势识别实训报告
paj7620手势识别实训报告
Paj7620手势识别是一种基于光学传感器的手势识别技术,能够识别和解析人体的手势动作。本篇实训报告就将介绍基于Paj7620手势
识别的技术原理、应用场景以及实验过程与结果。
我们来介绍Paj7620手势识别的技术原理。Paj7620手势识别采用了红外光学传感器,通过发送红外光并接收反射光来感知人体手部的
动作。该传感器内置了一组算法,能够对不同的手势进行识别和解析。具体来说,它可以识别往上、往下、往左、往右、向前、向后、向上
滑动、向下滑动、向左滑动、向右滑动等基本手势动作,并且能够通
过调用相应的API接口实现不同的功能。
接下来,我们来讨论Paj7620手势识别的应用场景。Paj7620手势识别在人机交互、智能家居、可穿戴设备等方面都有很大的应用潜力。例如,在人机交互方面,可以通过手势控制来实现对电脑、手机、智
能电视等设备的操作,提高用户的使用体验。在智能家居方面,可以
通过手势识别来控制家电设备的开关、调节灯光亮度、调整音量等,
实现智能化的家居控制。在可穿戴设备方面,可以将Paj7620手势识
别模块嵌入到手表、手环等设备中,实现通过手势来控制设备的功能。
接下来,我们来介绍本次实验的过程与结果。本次实验的目标是
通过Paj7620手势识别模块识别和解析不同的手势动作,并根据手势
动作执行相应的指令。首先,我们需要搭建实验环境,包括连接
Paj7620手势识别模块和相应的开发板。然后,我们使用Arduino开发板和相应的代码,通过串口将手势识别的结果输出到电脑上。最后,
手势识别(一)--手势基本概念和ChaLearnGestureChallenge
⼿势识别(⼀)--⼿势基本概念和ChaLearnGestureChallenge
以下转⾃:
像点击(clicks)是GUI平台的核⼼,轻点(taps)是触摸平台的核⼼那样,⼿势(gestures)是Kinect应⽤程序的核⼼。和图形⽤户界⾯中的数字交互不同,⼿势是现实⽣活中存在的动作。如果没有电脑我们就不需要⿏标,但是没了Kinect,⼿势依然存在。从另⼀⽅⾯讲,⼿势是⽇常⽣活中⼈与⼈之间相互交流的⼀部分。⼿势能够增强演讲的说服⼒,能够⽤来强调和传递情感。像挥⼿(waving)或者指向(pointing)这些⼿势都是某种⽆声的演讲。
Kinect应⽤程序的设计和开发者的任务就是将这些现实⽣活中存在的⼿势映射到计算机交互中去以传达⼈的想法。尝试从⿏标或触摸式的GUI设计移植基于⼿势的⾃然交互界⾯要做很多⼯作。借鉴过去30多年来对于这⼀概念的研究,以及从⼀些Kinect for Xbox的体感游戏中获取⼀些设计理念,计算机⼯程师和交互设计师⼀起为Kinect创建了⼀系列新的⼿势库。
本⽂将会介绍⽤户体验的⼀些知识,并讨论如何将⼿势应⽤到Kinect应⽤程序中。我们将展⽰Kinect如何作为⾃然交互界⾯(Natural User Interface)的⼈机交互模型的⼀部分。我们将讨论⼀些具体的使⽤Kinect来进⾏⼿势识别及交互的例⼦。更重要的是,将会展⽰⼀些已经作为Kinect⼿势识别库中的⼿势
1. 什么是⼿势
在许多不同的学科中,⼿势(gesture)有着其独特的含义,可能这些含义之间有某些异同。在艺术领域,⼿势被⽤来传达舞蹈中最富表现⼒的部分,特别是在亚洲舞蹈艺术中,⼿势被作为某些宗教符号或者象征。在交互设计领域,在基于触摸的⾃然交互界⾯中⼿势和操控有很⼤区别。
手势识别技术与动作跟踪
手势识别技术与动作跟踪
近年来,手势识别技术和动作跟踪技术在各种领域得到了广泛
的应用。这些技术的出现,可以使得人们更加自然地与计算机交互,提高了计算机人机交互的便利性和舒适性。本文将详细介绍
手势识别技术和动作跟踪技术的基本原理和应用场景。
一、手势识别技术的基本原理
手势识别技术是一种通过分析人体姿态,来识别人体特定动作
的科技手段。其基本原理是通过摄像机采集人体运动的通过姿态
估计和行为识别的方式将人的动作转化为对应的指令。手势识别
技术最常用的方法是基于深度学习的方法。这种方法需要大量的
标注数据和算力支持,但是准确性相当高,可以应用于手势和身
体行为的识别,例如跳舞、打球等。
二、手势识别技术的应用场景
手势识别技术可以应用到很多领域,例如智能家居、疾病康复,以及虚拟现实等。以下是手势识别技术的一些应用场景:
1. 智能家居
在智能家居中,手势识别技术可以使得人们更加自然地与智能
设备交互,例如通过手势控制电灯、控制电视等。这种方式消除
了人们与设备之间的物理媒介,让人们更加方便地完成各种任务。
2. 疾病康复
手势识别技术可以帮助康复患者进行自闭疗法,通过识别患者的行为,完成一些简单的游戏,例如拼图、打砖块等。这种方法可以帮助疾病康复患者恢复部分感知和行动能力。
3. 虚拟现实
手势识别技术也可以应用到虚拟现实领域,使得用户更加自然地与虚拟环境交互。例如通过手势控制电影放映器、游戏主体角色等,让用户更加身临其境,获得更加真实的沉浸式体验。
三、动作跟踪技术的基本原理
动作跟踪技术是一种通过分析图像或视频中的目标物体,来把它在整个视频中的位置和状态进行跟踪的技术手段。其基本原理是利用视觉特征和各种跟踪算法,从一帧到下一帧的图像中找到目标,由此追踪目标的位置和运动状态变化,从而实现目标的实时跟踪。动作跟踪技术最常用的方法包括基于深度学习和传统机器学习的方法,基于特征点追踪和区域追踪等方法。
人机交互技术中的手势识别技术应用教程
人机交互技术中的手势识别技术应用教
程
手势识别技术在人机交互领域中扮演着重要的角色。它通过识
别和解释人类肢体动作,使人们能够以自然的方式与计算机进行
交流和操作。本篇文章将介绍手势识别技术的基本原理和应用教程。
一、手势识别技术的基本原理
手势识别技术基于计算机视觉和机器学习等领域的研究成果,
旨在通过对人手的动作进行分析和解释,实现与计算机的交互。
手势识别的基本原理可分为以下几个步骤:
1. 数据采集:使用摄像头捕捉人手的图像数据,通常要求摄像
头具备较高的分辨率和快速的帧率,以保证准确捕捉到手势细节。
2. 预处理:对采集到的图像数据进行处理,包括去噪、平滑、
边缘检测等操作,以提高后续算法的性能。
3. 特征提取:从预处理后的图像中提取与手势相关的特征信息。常用的特征包括轮廓、手指位置、手指运动轨迹等。
4. 手势分类:使用机器学习算法对提取到的特征进行分类,判
断手势的类型。常用的分类算法包括支持向量机(SVM)、神经
网络等。
5. 手势识别:根据分类结果,确定最终手势的类型,并执行相
应的操作。例如,将手势识别为“放大”手势,则进行屏幕放大操作。
二、手势识别技术的应用教程
手势识别技术在许多领域都有广泛的应用,包括智能手机、虚
拟现实、智能家居等。
1. 智能手机应用
手势识别技术可以使智能手机的操作更加人性化和便捷。例如,通过手势识别可以实现智能手机的解锁、调整音量、拍照等操作。以拍照为例,当用户向相机做出点击的手势时,手势识别技术可
以识别该手势,并自动拍摄照片。
2. 虚拟现实应用
手势识别技术在虚拟现实(VR)领域也有重要的应用。通过
手势识别与动作追踪的算法设计
手势识别与动作追踪的算法设计
手势识别和动作追踪的算法设计是现代计算机视觉领域中的重要问题。它们被广泛应用于人机交互、虚拟现实、智能监控等领域。本文将详细讨论手势识别和动作追踪的算法设计原理和方法,以及相关技术的应用和挑战。
首先,我们来介绍手势识别的算法设计。手势识别是指通过计算机视觉技术来识别人体的手部动作。在手势识别中,最关键的一步是手部检测与跟踪。通常,我们可以使用基于深度学习的目标检测算法,如卷积神经网络(CNN)来定位和提取手的区域。对于每一帧图像,我们可以通过计算手部区域的颜色空间、纹理特征等来进一步区分手势。然后,我们可以使用机器学习算法,如支持向量机(SVM)或决策树来训练模型,从而实现手势分类。
另外,动作追踪是指对人体行为的跟踪和分析。相比于手势识别,动作追踪需要更加全面地对人体进行建模和分析。在动作追踪中,我们可以使用深度学习算法,如循环神经网络(RNN)来对连续的动作序列进行学习和预测。具体来说,我们可以使用长短期记忆(LSTM)网络来捕捉动作中的时序信息,从而实现动作的追踪和预测。
在实际应用中,手势识别和动作追踪往往需要结合多种传
感器信息,如深度相机、惯性测量单元(IMU)等,来提高识别和追踪的准确性和稳定性。例如,通过使用深度相机,我们可以获取更加精确的手部位置和姿态信息,从而提高手势识别的性能。同时,通过结合IMU和传感器数据,我们可以更好
地捕捉运动的加速度和角速度等信息,从而实现高精度的动作追踪。
然而,在手势识别和动作追踪的算法设计中,还存在一些
挑战和难点。首先,由于手部动作和人体行为的复杂性,模型的设计和训练需要大量的样本数据和标注工作。同时,对于不同的手势和动作,我们需要设计不同的特征提取方法和分类器,以适应不同的应用场景。另外,算法的实时性和鲁棒性也是设计中需要考虑的重要问题。在实时应用中,我们需要保证算法能够在较短的时间内实现高性能的识别和追踪,并且对光照、噪声等环境变化具有一定的鲁棒性。
手势识别的原理
手势识别的原理
1. 介绍
手势识别是一种通过分析人体动作或手势来理解人类意图的技术。它广泛应用于智能手机、智能手表、虚拟现实和增强现实等设备中。手势识别技术可以使人与计算机的交互更加自然和直观,为用户提供更加便捷的操作方式。本文将深入探讨手势识别的原理。
2. 手势识别的分类
手势识别可以根据不同的特征进行分类。常见的分类方式有以下几种:
2.1 基于手指的手势识别
这种方式是通过分析手指的位置和运动轨迹来实现手势识别。常见的手指手势包括点击、滑动、旋转等。
2.2 基于身体姿势的手势识别
这种方式是通过分析人体的姿势信息来实现手势识别。常见的身体姿势手势包括举手、挥手、弯腰等。
2.3 基于面部表情的手势识别
这种方式是通过分析面部表情的变化来实现手势识别。常见的面部表情手势包括微笑、皱眉、眨眼等。
2.4 基于眼动的手势识别
这种方式是通过分析眼睛的运动轨迹来实现手势识别。常见的眼动手势包括注视、眨眼、眼球转动等。
3. 手势识别的原理
手势识别的原理可以分为以下几个步骤:
3.1 数据采集
首先,需要采集手势数据。可以使用传感器、摄像头等设备来采集人体的动作或手势,并将其转化为数字信号。
3.2 特征提取
接下来,需要对采集到的数据进行特征提取。这一步骤的目的是提取出能够描述手势的关键特征。常用的特征提取方法包括傅里叶变换、小波变换等。
3.3 特征匹配
在特征提取之后,需要将提取到的特征与预先定义的手势模板进行匹配。手势模板是已知手势的特征表示,可以通过机器学习或人工定义得到。
3.4 手势分类
最后,根据匹配结果进行手势分类。如果匹配成功,则识别为对应的手势;如果匹配失败,则进行其他操作或显示错误信息。
Python手势识别与控制
Python⼿势识别与控制
代码地址如下:
Python⼿势识别与控制
概述
本⽂中的⼿势识别与控制功能主要采⽤库实现, OpenCV是⼀个基于BSD许可(开源)发⾏的跨平台计算机视觉库, 可以运⾏在Linux, Windows, Android和Mac-OS操作系统上. 它轻量级⽽且⾼效---由⼀系列 C 函数和少量 C++ 类构成, 同时提供了Python, Ruby, MATLAB等语⾔的接⼝,实现了图像处理和计算机视觉⽅⾯的很多通⽤算法.
本⽂主要使⽤了OpenCV的视频采集, 图像⾊域转换, 颜⾊通道分割, ⾼斯滤波, OSTU⾃动阈值, 凸点检测, 边缘检测, 余弦定理计算⼿势等功能.
准备⼯作
安装Python-OpenCV库
pip install opencv-python -i https:///pypi/web/simple
利⽤-i为pip指令镜像源, 这⾥使⽤电⼦科技⼤学的源, 速度⽐官⽅源更快.
安装Numpy科学计算库
pip install numpy -i https:///pypi/web/simple
安装PyAutogui库
pip install pyautogui -i https:///pypi/web/simple
图像的基本操作
import numpy as np
import cv2
imname = "6358772.jpg"
# 读⼊图像
'''
使⽤函数 cv2.imread() 读⼊图像。这幅图像应该在此程序的⼯作路径,或者给函数提供完整路径.
警告:就算图像的路径是错的,OpenCV 也不会提醒你的,但是当你使⽤命令print(img)时得到的结果是None。
手势识别原理
手势识别原理
手势识别是一种通过对人体手部动作进行识别和理解,从而实
现与计算机、智能设备交互的技术。随着人机交互技术的不断发展,手势识别技术已经被广泛应用于虚拟现实、智能家居、智能手机等
领域。本文将介绍手势识别的原理,以及其在不同领域的应用。
手势识别的原理主要包括图像采集、特征提取和模式识别三个
步骤。首先,通过摄像头或传感器采集手部动作的图像或数据,然
后对这些图像或数据进行处理,提取出手部动作的特征信息,最后
利用模式识别算法对这些特征进行分析和匹配,从而识别出手势的
含义。
在图像采集阶段,通常会使用RGB摄像头或深度摄像头来获取
手部动作的图像数据。RGB摄像头可以捕捉手部动作的颜色和形状
信息,而深度摄像头则可以获取手部动作的三维空间信息,这些信
息对于手势识别非常重要。
在特征提取阶段,通常会使用计算机视觉和图像处理算法来提
取手部动作的特征信息。例如,可以利用边缘检测算法提取手部轮
廓的特征,利用运动检测算法提取手部运动的特征,利用肤色检测
算法提取手部的肤色信息等。
在模式识别阶段,通常会使用机器学习和模式匹配算法来识别手部动作的含义。例如,可以利用支持向量机、神经网络、决策树等算法对提取出的特征进行分类和识别,从而判断手部动作的类型和意图。
手势识别技术在虚拟现实、智能家居、智能手机等领域有着广泛的应用。在虚拟现实领域,手势识别可以实现用户对虚拟环境中物体的操作和交互,提高虚拟现实的沉浸感和交互体验。在智能家居领域,手势识别可以实现用户对智能设备的控制和操作,提高智能家居的便利性和智能化程度。在智能手机领域,手势识别可以实现用户对手机的手势操作,例如双击、滑动、缩放等,提高手机的操作便捷性和用户体验。
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图像处理,
目标识别,
目标跟踪,
模式识别
OpenCV学习——利用HandVu进行手部动作识别分析(转)
2011-04-06 17:29:26| 分类: 默认分类 | 标签:opencv 手部识别 |举报|字号 订阅
/**
* HandVu - a library for computer vision-based hand gesture
* recognition.
* Copyright (C) 2004 Mathias Kolsch, matz@
*
* This program is free software; you can redistribute it and/or
* modify it under the terms of the GNU General Public License
* as published by the Free Software Foundation; either version 2
* of the License, or (at your option) any later version.
*
* This program is distributed in the hope that it will be useful,
* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
* GNU General Public License for more details.
*
* You should have received a copy of the GNU General Public License
* along with this program; if not, write to the Free Software
* Foundation, Inc., 59 Temple Place - Suite 330,
* Boston, MA 02111-1307, USA.
*
* $Id: hv_OpenCV.cpp,v 1.15 2006/01/03 21:44:15 matz Exp $
**/
#ifdef WIN32
#include
#endif
#include
#include
#include
#include
#include
#include "HandVu.h"
IplImage *capture_image = 0;
IplImage *display_image = 0;
bool async_processing = false;
int num_async_bufs = 30;
IplImage *m_async_image = 0;
int m_async_bufID = -1;
bool sync_display = true;
CvPoint origin;
int select_object = 0;
int sel_area_left=0, sel_area_top=0, sel_area_right=0, sel_area_bottom=0;
bool correct_distortion = false;
void OnMouse( int event, int x, int y, int /*flags*/, void* /*params*/ )
{
if( !capture_image )
return;
if( capture_image->origin )
y = capture_image->height - y;
if( select_object )
{
sel_area_left = MIN(x,origin.x);
sel_area_top = MIN(y,origin.y);
sel_area_right = sel_area_left + CV_IABS(x - origin.x);
sel_area_bottom = sel_area_top + CV_IABS(y - origin.y);
sel_area_left = MAX( sel_area_left, 0 );
sel_area_top = MAX( sel_area_top, 0 );
sel_area_right = MIN( sel_area_right, capture_image->width );
sel_area_bottom = MIN( sel_area_bottom, capture_image->height );
if( sel_area_right-sel_area_left > 0 && sel_area_bottom-sel_area_top> 0 )
hvSetDetectionArea(sel_area_left, sel_area_top,
sel_area_right, sel_area_bottom);
}
switch( event )
{
case CV_EVENT_LBUTTONDOWN:
origin = cvPoint(x,y);
sel_area_left = sel_area_right = x;
sel_area_top = sel_area_bottom = y;
select_object = 1;
break;
case CV_EVENT_LBUTTONUP:
select_object = 0;
break;
}
}
void showFrame(IplImage* img, hvAction action)
{
if (action==HV_DROP_FRAME) {
// HandVu recommends dropping the frame entirely
// printf("HandVuFilter: dropping frame\n");
return;
} else if (action==HV_SKIP_FRAME) {
// HandVu recommends displaying the frame, but not doing any further
// proces
sing on it - keep going
// printf("HandVuFilter: supposed to skip frame\n");
} else if (action==HV_PROCESS_FRAME) {
// full processing was done and is recommended for following steps;
// keep going
//printf("HandVuFilter: processed frame\n");
} else {
assert(0); // unknown action
}
hvState state;
hvGetState(0, state);
cvShowImage( "HandVu", img );
}
void displayCallback(IplImage* img, hvAction action)
{
if (sync_display) {
cvCopy(img, display_image);
} else {
showFrame(img, action);
}
}
int main( int argc, char** argv )
{
CvCapture* capture = 0;
if (argc<2) {
printf("you need to specify a conductor file as first argument\n");
printf("for example: ../config/default.conductor\n");
return -1;
}
string conductor_fname(argv[1]);//声明配置参数的对象
printf("will load conductor from file:\n%s\n", conductor_fname.c_str());//屏显提示
/*是否设定特定的摄像头,并初始化摄像头 */
if( argc == 2 || argc == 3) {
int num = 0;
if (argc==3) {
num = atoi(argv[2]);
}
capture = cvCaptureFromCAM( num );
if (!capture) {
capture = cvCaptureFromAVI( argv[2] );
}
}
if( !capture )
{
fprintf(stderr,"Could not initialize capturing through OpenCV.\n");
return -1;
}
/* 屏显提示 */
printf( "Hot keys: \n"
"\tESC - quit the program\n"
"\tr - restart the tracking\n"
"\t0-3 - set the overlay (verbosity) level\n"
"use the mouse to select the initial detection area\n" );
//设定采集图像大小
int p = 0; // according to docs, these calls don't work in OpenCV beta 4 yet
p = cvSetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640);
p = cvSetCaptureProperty(capture, CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480);
//获取一帧
capture_image = cvQueryFrame( capture );
if ( !capture_image ) {
fprintf(stderr,"Could not retrieve image through OpenCV.\n");
return -1;
}
/* allocate all the buffers */
CvSize size = cvGetSize(capture_image);
hvInitialize(size.width, size.height);//初始化要分析的图像大小
hvLoadConductor(conductor_fname);//装载参数
hvStartRecognition();//开始识别
hvSetOverlayLevel(2);//设置识别的覆盖区级别
/* 设置同步/异步识别 */
if (async_processing) {
hvAsyncSetup(num_async_bufs, displayCallback);
if (sync_display) display_image = cvCloneImage(capture_image);
}
/* 设置鼠标事件的回调参数 */
cvSetMouseCallback( "HandVu", OnMouse );
/* 设置窗口 */
int success = cvNamedWindow( "HandVu", 1 );
if (success!=1) {
printf("can't open window - did you compile OpenCV with highgui support?");
return -1;
}
fprintf(stderr, "initialized highgui\n");
hvStartGestureServer(1394,10);
for (;;) {
int c;
if (async_processing) {
// asynchronous processing in HandVu
if (sync_display) cvShowImage("HandVu", display_image);
// ------- main library call ---------
hvAsyncGetImageBuffer(&m_async_image, &m_async_bufID);
cvCopy(capture_image, m_async_image);
hvAsyncProcessFrame(m_async_bufID);
// -------
} else {//In the condition从这个分支走
// synchronous processing in HandVu
// ------- main library call ---------
hvAction action = HV_INVALID_ACTION;
action = hvProcessFrame(capture_image);
// -------
showFrame(capture_image, action);
}
c = cvWaitKey(10);
if( c == 27 || c == 'q' )
break;
switch( c )
{
case 'r':
hvStopRecognition();
hvStartRecognition();
break;
case '0':
hvSetOverlayLevel(0);
break;
case '1':
hvSetOverlayLevel(1);
break;
case '2':
hvSetOverlayLevel(2);
break;
case '3':
hvSetOverlayLevel(3);
break;
case 'u':
if (hvCanCorrectDistortion()) {
correct_distortion = !correct_distortion;
hvCorrectDistortion(correct_distortion);
}
break;
default:
;
}
// capture next image
capture_image = cvQueryFrame( capture );
if ( !capture_image ) {
fprintf(stderr,"Could not retrieve image through OpenCV.\n");
break;
}
}
cvReleaseCapture( &capture );
cvDestroyWindow("HandVu");
return 0;
}
程序的流程是:
1)先进行配置文件的读取和配置参数的载入
2)初始化摄像头或者指定的视频文件
3)显示屏显提示
4)设定采集图像大小
5)获取一帧
6)初始化要分析的图像大小
7)装载参数
8)开始识别
9)设置识别的覆盖区级别
10)设置同步/异步识别
11)设置鼠标事件的回调参数,若有鼠标事件确定区域大小
12)打开相关窗口,进入主处理循环,显示处理过的帧,并且时刻准备相应键盘事件。