基于Python+Open CV的手势识别算法设计源代码材料

基于Python+Open CV的手势识别算法设计源代码材料

【下载地址】基于PythonOpenCV的手势识别算法设计源代码材料 本资源文件提供了基于Python和OpenCV的手势识别算法设计的源代码材料。该项目使用Python的集成开发环境PyCharm进行开发，通过调取电脑摄像头实时采集图像，并进行一系列图像处理和手势识别操作 项目地址: https://gitcode.com/open-source-toolkit/8b2b2

项目描述

本资源文件提供了基于Python和OpenCV的手势识别算法设计的源代码材料。该项目使用Python的集成开发环境PyCharm进行开发，通过调取电脑摄像头实时采集图像，并进行一系列图像处理和手势识别操作。

功能概述

1. 环境配置：在PyCharm中下载并配置所需的库（模块）。
2. 摄像头调取：调取电脑摄像头，按帧读取摄像头采集到的图像。
3. 图像处理：
   • 形态学处理：对图像进行形态学处理，以优化手势识别效果。
   • 图像旋转：由于摄像头采集到的图像是镜像的，使用cv2.flip函数将图像进行处理，使其正常显示。
   • 手势识别框：在图像中选取固定位置作为手势输入区域，并用红线画出手势识别框。
4. 肤色检测：基于HSV颜色空间进行肤色检测，以识别手势区域。
5. 高斯滤波：对图像进行高斯滤波，以平滑图像并减少噪声。
6. 轮廓检测：找出图像中的手势轮廓。
7. 凹凸点检测：求出图像中手势的凹凸点，以进一步分析手势形状。
8. 手指角度计算：计算手指间的角度，以识别不同的手势。

使用说明

1. 环境准备：

   • 安装Python和PyCharm。
   • 在PyCharm中安装所需的库，如OpenCV、NumPy等。

2. 运行代码：

   • 打开PyCharm，导入本项目源代码。
   • 运行代码，程序将自动调取摄像头并开始手势识别。

3. 手势识别：

   • 将手放在摄像头前，程序将自动识别手势并显示识别结果。

注意事项

• 确保摄像头正常工作，且环境光线充足。
• 手势识别框的位置可以根据实际需求进行调整。
• 代码中涉及的参数（如HSV阈值、高斯滤波参数等）可以根据实际情况进行调整，以优化识别效果。

贡献

欢迎对本项目进行改进和优化，如有任何问题或建议，请提交Issue或Pull Request。

许可证

本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。

【下载地址】基于PythonOpenCV的手势识别算法设计源代码材料 本资源文件提供了基于Python和OpenCV的手势识别算法设计的源代码材料。该项目使用Python的集成开发环境PyCharm进行开发，通过调取电脑摄像头实时采集图像，并进行一系列图像处理和手势识别操作 项目地址: https://gitcode.com/open-source-toolkit/8b2b2