基于Open Cv的数字图像手势识别系统，Python编程实现，可以识别以下6种手势，含代码和报告

本文主要是介绍基于Open Cv的数字图像手势识别系统，Python编程实现，可以识别以下6种手势，含代码和报告，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

该项目的目标是设计并实现一个能够实时识别特定手势的系统。系统将使用OpenCV库来捕获视频流，并通过图像处理技术来识别特定的手势。具体来说，系统将识别以下六种手势：

挥手 - 手掌水平移动。
握拳 - 手指全部弯曲成拳头。
坐起 - 模拟做仰卧起坐的动作。
下蹲 - 下蹲动作。
站立 - 从坐姿或蹲姿站起来。
推举 - 推举动作（如俯卧撑的顶点）。

技术栈

Python 作为主要编程语言。
OpenCV 用于图像处理和手势识别。
NumPy 用于数值计算。

关键代码

下面是一些关键的代码片段，这些片段展示了如何设置视频捕捉、手势检测的基本逻辑以及如何使用OpenCV来处理视频流。请注意，这里提供的代码片段是为了说明目的而简化过的，并没有包含所有细节。

设置视频捕捉

1import cv2
2
3# 初始化摄像头
4cap = cv2.VideoCapture(0)
5
6# 检查摄像头是否成功打开
7if not cap.isOpened():
8    raise IOError("Cannot open webcam")

手势识别基础

1def detect_gesture(frame):
2    # 转换为灰度图
3    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
4
5    # 进行阈值处理，以便更好地分割前景
6    _, thresh = cv2.threshold(gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
7
8    # 使用轮廓检测来识别手势
9    contours, _ = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
10
11    # 对每个轮廓进行处理
12    for contour in contours:
13        # 简化轮廓
14        epsilon = 0.01 * cv2.arcLength(contour, True)
15        approx = cv2.approxPolyDP(contour, epsilon, True)
16
17        # 判断手势类型
18        if len(approx) == 4:
19            # 可能是矩形，可能是握拳手势
20            gesture = 'Fist'
21        elif len(approx) >= 10:
22            # 可能是圆弧，可能是挥手
23            gesture = 'Wave'
24        else:
25            # 不确定的手势
26            gesture = 'Unknown'
27
28        # 在原图上绘制手势
29        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
30        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
31        cv2.putText(frame, gesture, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)
32
33    return frame

主循环

1while True:
2    # 读取一帧图像
3    ret, frame = cap.read()
4
5    # 检查是否成功读取
6    if not ret:
7        break
8
9    # 检测手势
10    result = detect_gesture(frame)
11
12    # 显示结果
13    cv2.imshow('Gesture Recognition', result)
14
15    # 按 'q' 键退出
16    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
17        break
18
19# 释放摄像头
20cap.release()
21cv2.destroyAllWindows()