22、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. 项目概述

本项目旨在开发一款应用程序，借助深度传感器（如微软 Kinect 3D 传感器或华硕 Xtion）的输出，实时检测和跟踪简单的手部手势。该应用会对每一帧捕获的图像进行分析，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，采用阈值处理、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，并相应地对手势进行分类（无伸出手指对应拳头，五根伸出手指对应张开的手）。

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。借助像微软 Kinect 或华硕 Xtion 这样价格亲民的传感器，以及 OpenKinect 和 OpenNI 等开源软件，个人也能轻松涉足该领域。

1.1 算法优势

我们要实现的算法适用于多种手部手势，且足够简单，能在普通笔记本电脑上实时运行。此外，如果有需要，还能轻松扩展以包含更复杂的手部姿势估计。

1.2 所需设备和软件

本项目假设你已安装微软 Kinect 3D 传感器，也可以选择安装华硕 Xtion 或其他 OpenCV 内置支持的深度传感器。首先，从