基于米尔全志T527开发板的OpenCV进行手势识别方案

本文将介绍基于米尔电子MYD-LT527开发板（米尔基于全志T527开发板）的OpenCV手势识别方案测试。

摘自优秀创作者-小火苗

米尔基于全志T527开发板

一、软件环境安装

1.安装OpenCV

1	`sudo apt-get install libopencv-dev python3-opencv`

2.安装pip

1	`sudo apt-get install python3-pip`

二、OpenCV手势识别步骤

1.图像获取：从摄像头或其他图像源获取手部图像。使用OpenCV的VideoCapture类可以捕获视频流，或者使用imread函数加载图像。

2.图像预处理：对图像进行预处理，以提高特征提取的准确性。常用的预处理操作包括灰度化、滤波、边缘检测、二值化、噪声去除和形态学处理等。

灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，去除颜色信息，简化图像。
滤波：使用滤波器去除图像中的噪声。
边缘检测：使用边缘检测算法提取图像中的边缘信息。
二值化：将灰度图像转换为二值图像，将像素值分为黑色和白色。
形态学处理：使用形态学操作增强手势轮廓。

3.特征提取：从预处理后的图像中提取手部特征。常用的特征包括形状特征、纹理特征和运动轨迹特征等。

形状特征：提取手部轮廓、面积、周长、质心等形状特征。
纹理特征：提取手部皮肤纹理、皱纹等纹理特征。
运动轨迹特征：提取手部运动轨迹、速度、加速度等运动轨迹特征。

4.分类和识别：使用机器学习算法对提取的特征进行分类，以识别特定的手势。

三、代码实现

# -*- coding: utf-8 -*-<br>import cv2<br>def reg(x):<br>o1 = cv2.imread('paper.jpg',1)<br>o2 = cv2.imread('rock.jpg',1)<br>o3 = cv2.imread('scissors.jpg',1)  <br>gray1 = cv2.cvtColor(o1,cv2.COLOR_BGR2GRAY)<br>gray2 = cv2.cvtColor(o2,cv2.COLOR_BGR2GRAY)<br>gray3 = cv2.cvtColor(o3,cv2.COLOR_BGR2GRAY)<br>xgray = cv2.cvtColor(x,cv2.COLOR_BGR2GRAY)<br>ret, binary1 = cv2.threshold(gray1,127,255,cv2.THRESH_BINARY)<br>ret, binary2 = cv2.threshold(gray2,127,255,cv2.THRESH_BINARY)<br>ret, binary3 = cv2.threshold(gray3,127,255,cv2.THRESH_BINARY)<br>xret, xbinary = cv2.threshold(xgray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)<br>contours1, hierarchy = cv2.findContours(binary1,<br>cv2.RETR_LIST,<br>cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)  <br>contours2, hierarchy = cv2.findContours(binary2,<br>cv2.RETR_LIST,<br>cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)  <br>contours3, hierarchy = cv2.findContours(binary3,<br>cv2.RETR_LIST,<br>cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)  <br>xcontours, hierarchy = cv2.findContours(xbinary,<br>cv2.RETR_LIST,<br>cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)  <br>cnt1 = contours1[0]<br>cnt2 = contours2[0]<br>cnt3 = contours3[0]<br>x = xcontours[0]<br>ret=[]<br>ret.append(cv2.matchShapes(x,cnt1,1,0.0))<br>ret.append(cv2.matchShapes(x,cnt2,1,0.0))<br>ret.append(cv2.matchShapes(x,cnt3,1,0.0))<br>max_index = ret.index(min(ret))  #计算最大值索引<br>if max_index==0:<br>r="paper"<br>elif max_index==1:<br>r="rock"<br>else:<br>r="sessiors"<br>return r<br>t1=cv2.imread('test1.jpg',1)<br>t2=cv2.imread('test2.jpg',1)<br>t3=cv2.imread('test3.jpg',1)<br># print(reg(t1))<br># print(reg(t2))<br># print(reg(t3))<br># ===========显示处理结果==================<br>org=(0,60)<br>font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX<br>fontScale=2<br>color=(255,255,255)<br>thickness=3<br>cv2.putText(t1,reg(t1),org,font,fontScale,color,thickness)<br>cv2.putText(t2,reg(t2),org,font,fontScale,color,thickness)<br>cv2.putText(t3,reg(t3),org,font,fontScale,color,thickness)<br>cv2.imshow('test1',t1)<br>cv2.imshow('test2',t2)<br>cv2.imshow('test3',t3)<br>cv2.waitKey()<br>cv2.destroyAllWindows()

四、实践

1.程序运行