1.研究背景与意义
项目参考AAAI Association for the Advancement of Artificial Intelligence
研究背景与意义：
随着计算机视觉技术的快速发展，手势识别系统在人机交互、虚拟现实、智能监控等领域得到了广泛应用。手势识别系统可以通过分析人体的手势动作，实现与计算机的自然交互，提高用户体验和操作效率。基于OpenCV的手势1~5识别系统是一种利用计算机视觉技术，通过摄像头捕捉用户手势动作并识别其代表的数字，从而实现手势数字输入的系统。
手势识别技术的应用非常广泛。在人机交互方面，手势识别系统可以替代传统的鼠标和键盘输入方式，使用户能够通过手势来操作计算机，提高交互的自然性和便捷性。在虚拟现实领域，手势识别系统可以实现用户在虚拟环境中的自由移动和操作，增强虚拟现实的沉浸感和真实感。在智能监控方面，手势识别系统可以用于识别特定的手势动作，例如手势警报系统可以通过识别求救手势来及时报警，提高安全性和应急响应能力。
目前，基于OpenCV的手势识别系统已经取得了一定的研究进展。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，可以用于实现手势识别系统的各个环节，包括图像采集、预处理、特征提取和分类识别等。基于OpenCV的手势1~5识别系统是一种基于机器学习算法的手势识别系统，通过训练模型来识别手势动作所代表的数字。
然而，目前基于OpenCV的手势识别系统还存在一些挑战和问题。首先，手势识别系统需要准确地捕捉和识别用户的手势动作，但是手势动作的多样性和复杂性给图像采集和处理带来了挑战。其次，手势识别系统需要具备实时性和稳定性，能够在不同的环境和光照条件下进行准确的识别。最后，手势识别系统需要具备较高的准确率和鲁棒性，能够识别不同人的手势动作，并且对于噪声和干扰具有一定的容错能力。
因此，基于OpenCV的手势1~5识别系统的研究具有重要的意义。首先，该系统可以提供一种新的人机交互方式，改善用户体验和操作效率。其次，该系统可以应用于虚拟现实领域，提高虚拟现实的沉浸感和真实感。最后，该系统可以应用于智能监控领域，提高安全性和应急响应能力。
在研究过程中，需要解决以下几个关键问题：首先，如何准确地捕捉和识别手势动作，提高图像采集和处理的效果。其次，如何提高系统的实时性和稳定性，适应不同的环境和光照条件。最后，如何提高系统的准确率和鲁棒性，识别不同人的手势动作，并具备一定的容错能力。
总之，基于OpenCV的手势1~5识别系统是一种利用计算机视觉技术实现手势数字输入的系统，具有广泛的应用前景和重要的研究意义。通过解决关键问题，可以提高手势识别系统的准确性、实时性和稳定性，推动手势识别技术在人机交互、虚拟现实和智能监控等领域的应用。
2.图片演示
3.视频演示
基于OpenCV的手势1~5识别系统（源码＆环境部署）_哔哩哔哩_bilibili
4.手势
手势的概述
手势是指人类用语言中枢建立起来的一套用手掌和手指位置、形状的特定语言系统。手势包括单幅图片的静态手势和连续的动态手势。前者是指人手的一个简单动作，即单个手形;后者是指人手与手臂组合产生一系列的动作l36]。简单地说，在手势相关的模型参数空间中，动态手势是由一连串连续的静态手势组成的运动轨迹，而其中每个静态手势可以看成一个独立的点，如果给它们分别定义一个特定的含义，那么，就成为了某种语言体系。换而言之，我们常说的静态手势是一种空间特性，而动态手势包含了时、空两种特性。手势的含义就是通过分析空间模型中点与轨迹的含义得到的。
手势的输入方式
(1)数据手套
数据手套就是一种传感器系统，可以把人的动作变为信号，并编程输入到计算机，计算机分析这些信号后,得到手势的动作信息。它同时是虚拟现实系统的一个媒介设备。数据手套的样式也很多，从复杂程度上来说，可以分为简单的数据手套和复杂的数据手套，前者可能只有几个传感器来测量手的变化，而后者会有较多的传感器来测量手的姿势变化。
通过使用数据手套，系统可以有效的得到手势的大量数据信息来识别多种手势，并且可以准确的获取手的三维运动信息。但是她也有许多缺点，如每次使用都要进行数据手套的穿戴，带来很多麻烦，而且一般数据手套的价格偏高，这样使它很难推广。
(2)基于计算机视觉
基于计算机视觉的手势识别方法是使用摄像头获取手的运动过程，从获取的视频图像中获取关键帧，并提取手势，然后对手势图像进行特征检测和参数估计，最后根据模型参数对手势进行识别，获得当前手势信息。这种方法的优点是对用户限制较少，但是需要处理的数据量大，而且处理方法相对复杂，准确率相对较低，且依赖各环节的处理方法。
基于计算机视觉的手势识别系统组成
基于计算机视觉的手势识别是通过摄像头获取手势信息，通过建立手势映射模型来识别手势信息，从而使得交互的任务更加具体化。
一个基于视觉的手势识别系统一般有以下几部分构成:
首先通过一个或多个摄像头获取视频数据流，接着系统根据手势输入的交互模型检测获取的数据流里判断是否有手势出现，要是有的话，就需要从视频信号中将这个手势分离出来。进而选择出手势模型对手势进行分析，分析过程中主要有特征检测和模型参数估计两个部分。在识别阶段，分类手势的时候要依据模型的参数，而且满足不同的需求，从而得到手势描述，最后系统按照得出的描述驱动，实现具体的应用。
手势的建模主要是通过一定的算法在所捕获的图像中确定手的位置，能够快速的定位，使得后续的工作可以及时的进行。目前有通过肤色模型的算法，而且也出现了通过Haar-like特征以及基于Adaboost算法的人脸检测等方法。在一定的程度下，这些算法都具有相当好的鲁棒性。
手势的分析通常是在确定好手势区域的基础上，然后利用几何算法，将比较明显的特征提取出来，比如手指，或者手指的顶点处。从而，在系统中就可以将相对的坐标分辨出来，从而为后面的交互提供了基础。
5.核心代码讲解
5.1 gesture.py
封装为类的代码如下：
class HandGestureRecognition:
def __init__(self):
self.cap = cv2.VideoCapture(0)
def run(self):
while(self.cap.isOpened()):
ret, img = self.cap.read()
cv2.rectangle(img,(300,300),(100,100),(0,255,0),0)
crop_img = img[100:300, 100:300]
grey = cv2.cvtColor(crop_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
value = (35, 35)
blurred = cv2.GaussianBlur(grey, value, 0)
_, thresh1 = cv2.threshold(blurred, 127, 255,
cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)
cv2.imshow('Thresholded', thresh1)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh1.copy(),cv2.RETR_TREE, \
cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
max_area = -1
for i in range(len(contours)):
cnt=contours[i]
area = cv2.contourArea(cnt)
if(area>max_area):
max_area=area
ci=i
cnt=contours[ci]
x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
cv2.rectangle(crop_img,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),0)
hull = cv2.convexHull(cnt)
drawing = np.zeros(crop_img.shape,np.uint8)
cv2.drawContours(drawing,[cnt],0,(0,255,0),0)
cv2.drawContours(drawing,[hull],0,(0,0,255),0)
hull = cv2.convexHull(cnt,returnPoints = False)
defects = cv2.convexityDefects转载自CSDN-专业IT技术社区
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