基于Dragonboard 410c的简单手型识别

最新推荐文章于 2023-03-17 14:09:01 发布

原创最新推荐文章于 2023-03-17 14:09:01 发布 · 1.8k 阅读

1 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#手型识别 #DragonBoard 410c #python

DragonBoard 410c 同时被 2 个专栏收录

59 篇文章

订阅专栏

linux

17 篇文章

订阅专栏

本文介绍了一种使用Python和OpenCV在Dragonboard410c开发板上实现的手型识别方法，能够从USB摄像头捕获图像并识别出石头、剪刀、布三种手势。

手势交互是未来人机交互领域发展的一个重要方向，本文将参考http://lib.youkuaiyun.com/article/opencv/24642教大家如何在Dragoboard 410c开发板上使用Python脚本语言实现简单的手型识别，通过从USB摄像头获取手型图像，然后识别出石头-剪刀-布三个手型。

具体实现步骤如下：

1）获取USB摄像头图像：

这里主要是通过Opencv提供的Python接口cv2，具体可以参考http://blog.youkuaiyun.com/andymfc/article/details/52875488，里面详细介绍了在dragonboard 410c上使用USB摄像头获取图像。

2）设置手势区域

在视频区域内设置一个手势区域，只有将手放入到该区域，系统才可以正确的识别手型，其他区域的系统不做处理，具体代码如下：

#设置手型区域

cv2.rectangle(img,(426,0),(640,250),(170,170,0))

#获取手型区域图像并保存

img = img[0:210,426:640]
cv2.imwrite("wif.jpg",img)

3）对检测区域进行图像处理，其核心代码如下：

img = cv2.imread("wif.jpg",0)
element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(11,11))
dilate = cv2.dilate(img, element)
erode = cv2.erode(img, element)
result = cv2.absdiff(dilate,erode);
retval, result = cv2.threshold(result, 40, 255, cv2.THRESH_BINARY);
result = cv2.bitwise_not(result);
result =cv2.medianBlur(result,23)
4）判断手型，其中部分核心代码如下：
if width[i]<=20 or width[i]>=40:
width_jiandao= False
width_length += width[i]
if width_jiandao==True and count==2:
return 1;
if(area <8500):
#print 'stone;
return 0;
print "width_leng",width_length
......
if(area>14000 or count>=3):
#print 'paper';
return 2;
if(width_length<110):
#print 'rock';
return 1;
else:
#print 'paper';
return 2;