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C++ OpenCV实战之手势识别

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下面是关于“C++ OpenCV实战之手势识别”的完整攻略。

问题描述

手势识别是计算机视觉领域的一个重要应用，可以应用于人机交互、智能家居、游戏等领域。那么，如何使用C++和OpenCV实现手势识别？

解决方法

以下是使用C++和OpenCV实现手势识别的方法：

  1. 首先，导入必要的库：

c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>

  1. 然后，读取摄像头的视频流：

c++
cv::VideoCapture cap(0);
if (!cap.isOpened()) {
std::cerr << "Failed to open camera." << std::endl;
return -1;
}

在上面的代码中，我们使用VideoCapture类读取摄像头的视频流。如果无法打开摄像头，则输出错误信息并退出程序。

  1. 接着，定义手势识别的函数：

c++
void recognize_gesture(cv::Mat frame) {
// TODO: 实现手势识别的代码
}

在上面的代码中，我们定义了一个名为recognize_gesture的函数，用于实现手势识别的代码。该函数接受一个Mat类型的参数frame，表示当前帧的图像。

  1. 然后，使用while循环读取视频流中的每一帧图像，并调用recognize_gesture函数进行手势识别：

c++
while (true) {
cv::Mat frame;
cap >> frame;
if (frame.empty()) {
std::cerr << "Failed to capture frame." << std::endl;
break;
}
recognize_gesture(frame);
cv::imshow("Hand Gesture Recognition", frame);
if (cv::waitKey(1) == 27) {
break;
}
}

在上面的代码中，我们使用while循环读取视频流中的每一帧图像，并调用recognize_gesture函数进行手势识别。然后，使用imshow函数显示识别结果，并使用waitKey函数等待用户按下ESC键退出程序。

  1. 最后，实现手势识别的代码：

```c++
void recognize_gesture(cv::Mat frame) {
// 将图像转换为灰度图像
cv::Mat gray;
cv::cvtColor(frame, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);

   // 对灰度图像进行高斯滤波
   cv::GaussianBlur(gray, gray, cv::Size(5, 5), 0);

   // 对灰度图像进行二值化
   cv::Mat binary;
   cv::threshold(gray, binary, 0, 255, cv::THRESH_BINARY_INV | cv::THRESH_OTSU);

   // 查找轮廓
   std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
   cv::findContours(binary, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

   // 查找最大轮廓
   int max_contour_index = -1;
   double max_contour_area = 0;
   for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
       double area = cv::contourArea(contours[i]);
       if (area > max_contour_area) {
           max_contour_index = i;
           max_contour_area = area;
       }
   }

   // 如果找到了最大轮廓
   if (max_contour_index >= 0) {
       // 计算最大轮廓的凸包
       std::vector<cv::Point> hull;
       cv::convexHull(contours[max_contour_index], hull);

       // 绘制最大轮廓和凸包
       cv::drawContours(frame, contours, max_contour_index, cv::Scalar(0, 0, 255), 2);
       cv::drawContours(frame, std::vector<std::vector<cv::Point>>{hull}, 0, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);

       // 计算凸包的缺陷
       std::vector<cv::Vec4i> defects;
       cv::convexityDefects(contours[max_contour_index], hull, defects);

       // 统计凸包缺陷的数量
       int num_defects = 0;
       for (int i = 0; i < defects.size(); i++) {
           if (defects[i][3] > 20 * 256) {
               num_defects++;
           }
       }

       // 根据凸包缺陷的数量判断手势类型
       if (num_defects == 0) {
           cv::putText(frame, "Rock", cv::Point(50, 50), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, cv::Scalar(255, 0, 0), 2);
       } else if (num_defects == 1) {
           cv::putText(frame, "Scissors", cv::Point(50, 50), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, cv::Scalar(255, 0, 0), 2);
       } else if (num_defects == 2) {
           cv::putText(frame, "Paper", cv::Point(50, 50), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, cv::Scalar(255, 0, 0), 2);
       } else {
           cv::putText(frame, "Unknown", cv::Point(50, 50), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, cv::Scalar(255, 0, 0), 2);
       }
   }

}
```

在上面的代码中，我们首先将图像转换为灰度图像，并对灰度图像进行高斯滤波和二值化。然后，使用findContours函数查找图像中的轮廓，并使用convexHull函数计算最大轮廓的凸包。接着，使用drawContours函数绘制最大轮廓和凸包，并使用convexityDefects函数计算凸包的缺陷。最后，根据凸包缺陷的数量判断手势类型，并使用putText函数在图像中显示手势类型。

以下是两个示例说明：

  1. 使用C++和OpenCV实现手势识别的示例1

```c++
#include
#include
#include

void recognize_gesture(cv::Mat frame) {
// 将图像转换为灰度图像
cv::Mat gray;
cv::cvtColor(frame, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);

   // 对灰度图像进行高斯滤波
   cv::GaussianBlur(gray, gray, cv::Size(5, 5), 0);

   // 对灰度图像进行二值化
   cv::Mat binary;
   cv::threshold(gray, binary, 0, 255, cv::THRESH_BINARY_INV | cv::THRESH_OTSU);

   // 查找轮廓
   std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
   cv::findContours(binary, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

   // 查找最大轮廓
   int max_contour_index = -1;
   double max_contour_area = 0;
   for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
       double area = cv::contourArea(contours[i]);
       if (area > max_contour_area) {
           max_contour_index = i;
           max_contour_area = area;
       }
   }

   // 如果找到了最大轮廓
   if (max_contour_index >= 0) {
       // 计算最大轮廓的凸包
       std::vector<cv::Point> hull;
       cv::convexHull(contours[max_contour_index], hull);

       // 绘制最大轮廓和凸包
       cv::drawContours(frame, contours, max_contour_index, cv::Scalar(0, 0, 255), 2);
       cv::drawContours(frame, std::vector<std::vector<cv::Point>>{hull}, 0, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);

       // 计算凸包的缺陷
       std::vector<cv::Vec4i> defects;
       cv::convexityDefects(contours[max_contour_index], hull, defects);

       // 统计凸包缺陷的数量
       int num_defects = 0;
       for (int i = 0; i < defects.size(); i++) {
           if (defects[i][3] > 20 * 256) {
               num_defects++;
           }
       }

       // 根据凸包缺陷的数量判断手势类型
       if (num_defects == 0) {
           cv::putText(frame, "Rock", cv::Point(50, 50), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, cv::Scalar(255, 0, 0), 2);
       } else if (num_defects == 1) {
           cv::putText(frame, "Scissors", cv::Point(50, 50), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, cv::Scalar(255, 0, 0), 2);
       } else if (num_defects == 2) {
           cv::putText(frame, "Paper", cv::Point(50, 50), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, cv::Scalar(255, 0, 0), 2);
       } else {
           cv::putText(frame, "Unknown", cv::Point(50, 50), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, cv::Scalar(255, 0, 0), 2);
       }
   }

}

int main() {
cv::VideoCapture cap(0);
if (!cap.isOpened()) {
std::cerr << "Failed to open camera." << std::endl;
return -1;
}

   while (true) {
       cv::Mat frame;
       cap >> frame;
       if (frame.empty()) {
           std::cerr << "Failed to capture frame." << std::endl;
           break;
       }
       recognize_gesture(frame);
       cv::imshow("Hand Gesture Recognition", frame);
       if (cv::waitKey(1) == 27) {
           break;
       }
   }

   return 0;

}
```

  1. 使用C++和OpenCV实现手势识别的示例2

```c++
#include
#include
#include

void recognize_gesture(cv::Mat frame) {
// 将图像转换为灰度图像
cv::Mat gray;
cv::cvtColor(frame, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);

   // 对灰度图像进行高斯滤波
   cv::GaussianBlur(gray, gray, cv::Size(5, 5), 0);

   // 对灰度图像进行二值化
   cv::Mat binary;
   cv::threshold(gray, binary, 0, 255, cv::THRESH_BINARY_INV | cv::THRESH_OTSU);

   // 查找轮廓
   std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
   cv::findContours(binary, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

   // 查找最大轮廓
   int max_contour_index = -1;
   double max_contour_area = 0;
   for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
       double area = cv::contourArea(contours[i]);
       if (area > max_contour_area) {
           max_contour_index = i;
           max_contour_area = area;
       }
   }

   // 如果找到了最大轮廓
   if (max_contour_index >= 0) {
       // 计算最大轮廓的凸包
       std::vector<cv::Point> hull;
       cv::convexHull(contours[max_contour_index], hull);

       // 绘制最大轮廓和凸包
       cv::drawContours(frame, contours, max_contour_index, cv::Scalar(0, 0, 255), 2);
       cv::drawContours(frame, std::vector<std::vector<cv::Point>>{hull}, 0, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);

       // 计算凸包的缺陷
       std::vector<cv::Vec4i> defects;
       cv::convexityDefects(contours[max_contour_index], hull, defects);

       // 统计凸包缺陷的数量
       int num_defects = 0;
       for (int i = 0; i < defects.size(); i++) {
           if (defects[i][3] > 20 * 256) {
               num_defects++;
           }
       }

       // 根据凸包缺陷的数量判断手势类型
       if (num_defects == 0) {
           cv::putText(frame, "Fist", cv::Point(50, 50), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, cv::Scalar(255, 0, 0), 2);
       } else if (num_defects == 1) {
           cv::putText(frame, "Victory", cv::Point(50, 50), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, cv::Scalar(255, 0, 0), 2);
       } else if (num_defects == 2) {
           cv::putText(frame, "Three", cv::Point(50, 50), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, cv::Scalar(255, 0, 0), 2);
       } else {
           cv::putText(frame, "Unknown", cv::Point(50, 50), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, cv::Scalar(255, 0, 0), 2);
       }
   }

}

int main() {
cv::VideoCapture cap(0);
if (!cap.isOpened()) {
std::cerr << "Failed to open camera." << std::endl;
return -1;
}

   while (true) {
       cv::Mat frame;
       cap >> frame;
       if (frame.empty()) {
           std::cerr << "Failed to capture frame." << std::endl;
           break;
       }
       recognize_gesture(frame);
       cv::imshow("Hand Gesture Recognition", frame);
       if (cv::waitKey(1) == 27) {
           break;
       }
   }

   return 0;

}
```

结论

在本攻略中，我们介绍了使用C++和OpenCV实现手势识别的方法，并提供了两个示例说明。可以根据具体的需求调整代码中的参数和手势类型判断逻辑，实现更加准确的手势识别。

本站文章如无特殊说明，均为本站原创，如若转载，请注明出处：C++ OpenCV实战之手势识别 - Python技术站

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