OpenCV手势识别 C++基于OpenCV实现手势识别的源码
OKjokull 人气:0想了解C++基于OpenCV实现手势识别的源码的相关内容吗，OKjokull在本文为您仔细讲解OpenCV手势识别的相关知识和一些Code实例，欢迎阅读和指正，我们先划重点：OpenCV手势识别,c++,OpenCV手势识别，下面大家一起来学习吧。
先给大家上效果图：
源码在下面
使用 RGB 值分割手部区域，即手部的 GB 值将与背景不同
或者使用边缘检测
或者
背景减法。
我这里使用了背景减法模型。OpenCV为我们提供了不同的背景减法模型，codebook 它的作用是对某些帧进行一段时间的精确校准。其中对于它获取的所有图像；它计算每个像素的平均值和偏差，并相应地指定框。
在前景中它就像一个黑白图像，只有手是白色的
用 Convex Hull 来找到指尖。Convex hull 基本上是包围手部区域的凸集。
包围手的红线是凸包。基本上它是一个凸起；如果我们在红色区域内取任意两点并将它们连接起来形成一条线，那么这条线就完全位于集合内。
黄点是缺陷点，会有很多这样的缺陷点，即每个谷都有一个缺陷点。现在根据缺陷点的数量，我们可以计算展开的手指数量。
大概就是
手部区域提取是使用背景减法完成的。
对于尖端点，深度点凸度缺陷。
提取轮廓和检测凸点的主要代码在函数中
无效检测（IplImage* img_8uc1，IplImage* img_8uc3）；
将相机放在稳定的背景前；运行代码，等待一段时间。校准完成后。你会看到显示一些干扰的连接组件图像。把你的手放在相机视图中。
没什么好说的直接看代码会比较容易理解
核心代码
int main(int argc, char** argv)
{
const char* filename = 0;
IplImage* rawImage = 0, *yuvImage = 0;
IplImage *ImaskCodeBook = 0,*ImaskCodeBookCC = 0;
CvCapture* capture = 0;
int c, n, nframes = 0;
int nframesToLearnBG = 300;
model = cvCreateBGCodeBookModel();
model->modMin[0] = 3;
model->modMin[1] = model->modMin[2] = 3;
model->modMax[0] = 10;
model->modMax[1] = model->modMax[2] = 10;
model->cbBounds[0] = model->cbBounds[1] = model->cbBounds[2] = 10;
bool pause = false;
bool singlestep = false;
for( n = 1; n < argc; n++ )
{
static const char* nframesOpt = "--nframes=";
if( strncmp(argv[n], nframesOpt, strlen(nframesOpt))==0 )
{
if( sscanf(argv[n] + strlen(nframesOpt), "%d", &nframesToLearnBG) == 0 )
{
help();
return -1;
}
}
else
filename = argv[n];
}
if( !filename )
{
printf("Capture from camera\n");
capture = cvCaptureFromCAM( 0 );
}
else
{
printf("Capture from file %s\n",filename);
capture = cvCreateFileCapture( filename );
}
if( !capture )
{
printf( "Can not initialize video capturing\n\n" );
help();
return -1;
}
for(;;)
{
if( !pause )
{
rawImage = cvQueryFrame( capture );
++nframes;
if(!rawImage)
break;
}
if( singlestep )
pause = true;
if( nframes == 1 && rawImage )
{
// CODEBOOK METHOD ALLOCATION
yuvImage = cvCloneImage(rawImage);
ImaskCodeBook = cvCreateImage( cvGetSize(rawImage), IPL_DEPTH_8U, 1 );
ImaskCodeBookCC = cvCreateImage( cvGetSize(rawImage), IPL_DEPTH_8U, 1 );
cvSet(ImaskCodeBook,cvScalar(255));
cvNamedWindow( "Raw", 1 );
cvNamedWindow( "ForegroundCodeBook",1);
cvNamedWindow( "CodeBook_ConnectComp",1);
}
if( rawImage )
{
cvCvtColor( rawImage, yuvImage, CV_BGR2YCrCb );
if( !pause && nframes-1 < nframesToLearnBG )
cvBGCodeBookUpdate( model, yuvImage );
if( nframes-1 == nframesToLearnBG )
cvBGCodeBookClearStale( model, model->t/2 );
if( nframes-1 >= nframesToLearnBG )
{
cvBGCodeBookDiff( model, yuvImage, ImaskCodeBook );
centers if desired
cvCopy(ImaskCodeBook,ImaskCodeBookCC);
cvSegmentFGMask( ImaskCodeBookCC );
cvShowImage( "CodeBook_ConnectComp",ImaskCodeBookCC);
detect(ImaskCodeBookCC,rawImage);
}
cvShowImage( "Raw", rawImage );
cvShowImage( "ForegroundCodeBook",ImaskCodeBook);
}
c = cvWaitKey(10)&0xFF;
c = tolower(c);
if(c == 27 || c == 'q')
break;
switch( c )
{
case 'h':
help();
break;
case 'p':
pause = !pause;
break;
case 's':
singlestep = !singlestep;
pause = false;
break;
case 'r':
pause = false;
singlestep = false;
break;
case ' ':
cvBGCodeBookClearStale( model, 0 );
nframes = 0;
break;
case 'y': case '0':
case 'u': case '1':
case 'v': case '2':
case 'a': case '3':
case 'b':
ch[0] = c == 'y' || c == '0' || c == 'a' || c == '3';
ch[1] = c == 'u' || c == '1' || c == 'a' || c == '3' || c == 'b';
ch[2] = c == 'v' || c == '2' || c == 'a' || c == '3' || c == 'b';
printf("CodeBook YUV Channels active: %d, %d, %d\n", ch[0], ch[1], ch[2] );
break;
case 'i':
case 'o':
case 'k':
case 'l':
{
uchar* ptr = c == 'i' || c == 'o' ? model->modMax : model->modMin;
for(n=0; n<NCHANNELS; n++)
{
if( ch[n] )
{
int v = ptr[n] + (c == 'i' || c == 'l' ? 1 : -1);
ptr[n] = CV_CAST_8U(v);
}
printf("%d,", ptr[n]);
}
printf(" CodeBook %s Side\n", c == 'i' || c == 'o' ? "High" : "Low" );
}
break;
}
}
cvReleaseCapture( &capture );
cvDestroyWindow( "Raw" );
cvDestroyWindow( "ForegroundCodeBook");
cvDestroyWindow( "CodeBook_ConnectComp");
return 0;
}
要直接跑代码调试的，可以直接去下载
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