这篇文章主要讲解了python如何实现手势识别,内容清晰明了,对此有兴趣的小伙伴可以学习一下,相信大家阅读完之后会有帮助。
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()
看完上述内容,是不是对python如何实现手势识别有进一步的了解,如果还想学习更多内容,欢迎关注亿速云行业资讯频道。
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