4、利用Kinect深度传感器进行手部手势识别

利用Kinect深度传感器进行手部手势识别

1. 项目目标与意义

手势识别在计算机科学领域一直是热门话题，它不仅能实现人机交互（HMI），还是机器理解人类肢体语言的第一步。本项目旨在开发一款应用程序，利用深度传感器（如Microsoft Kinect 3D传感器或Asus Xtion）的输出实时检测和跟踪简单的手部手势。该应用会分析每一帧捕获的图像，完成以下任务：
- 手部区域分割 ：通过分析Kinect传感器输出的深度图，运用阈值处理、形态学操作和查找连通组件等方法，在每一帧中提取用户的手部区域。
- 手部形状分析 ：通过确定轮廓、凸包和凸缺陷来分析分割后的手部区域形状。
- 手部手势识别 ：根据手部轮廓的凸缺陷确定伸出手指的数量，并据此对手势进行分类（没有伸出手指对应拳头，伸出五根手指对应张开的手）。

2. 算法优势与环境要求

我们要实现的算法能够处理多种手部手势，且简单到可以在普通笔记本电脑上实时运行。如果需要，还能轻松扩展以包含更复杂的手部姿势估计。

在开始之前，需要安装Microsoft Kinect 3D传感器，也可以选择安装Asus Xtion或其他OpenCV内置支持的深度传感器。具体操作如下：
1. 从http://www.openkinect.org/wiki/Getting_Started 安装OpenKinect和libfreenect。
2. 构建（或重新构建）支持OpenNI的OpenCV。
3. 本项目的GUI使用wxPython设计，可从http://w