人工智能专业-基于机器视觉的数字静态手势的匹配识别-OpenCV
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前言
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选题指导: https://blog.csdn.net/qq_37340229/article/details/128243277
大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是
🎯基于机器视觉的数字静态手势的匹配识别-OpenCV
课题背景和意义
现如今
，
人们对于人机交互技术的需求日益提高
，
手势识别便是人机交互的重要的手段之一
。 人机交互的目标是使人机器即计算机的性能与人 －
人交互相似
。
手势在我们的日常生活中起着重要作用，
它们可以帮助人们传达信息并表达自己的感受
。从技术上讲
，
手势是时空模式
，
可以是静 态的，
动态的或两者兼而有之的
。
手势识别技术可以应用于各个学科和我们的生活领域中了
，
如智
能家居方向就可以使用这种高效的控制方式实现对设备的操控
。手势识别的研究可以分为动态手势和静态手势。
其中
，
静态手势是利用模版匹配法进行手势识别
，
主要是分析不同特征
(
HOG
特征、
Gabor
特征
、几何特征
、谱图小波特征
以及多特征联合) 信息的识别效果
。
而动态手势则在静态手势的基础上基于状态转移的图模型方法，
检测和跟踪手势目标。例如基于深度卷积网络的深度学习方法可以通过 SSD 模型和微调网结构实现目标识别和匹配。手势识别成为了一种新型的人机交互手段，对于社会生产和日常生活都有着非常重要的研究意义。
实现技术思路
一、相关理论和实现过程
HSV 颜色模型
HSV
(
HUE
色调
，Saturation 饱和度
，
Value
明度
)
是根据颜色直观特性有
A. Ｒ. Smith
在
1978
年创建的一种颜色空间
。
H
的取值范围为
0° ～ 360°
，
红色为
0°
，
按逆时针开始计算
;
S
的取值越大
，
颜色越饱和;
V
的取值范围为
0% ～ 100%
，
由黑到白
。
一般情况下
，
ＲGB
模型面向的是工业工程
，
而HSV 模型面向的是用户
。
在本文中
，
HSV
颜色模型至关重要
，
通过该模型直接进行肤色分割
，
因为黄种人的肤色在 HSV
颜色模型中各项参数是由取值范围的
。
肤色范围
:
H
(
0 － 30
) ，S(
30 － 170
) ，
V ( 0 － 200
)
。
图像的获取
利用
VideoCapture
来访问计算机的摄像头
，
如若访问失败
，
便会输出摄像头打开失败的信息，
并停止程序
。
环境需要光线充足
，
用户必须穿着长袖衣物以遮挡手腕部分
。
当摄像头成功
打开
，
继续执行程序
，
将摄像头获取的图片帧储存到
frame
中
，
如若后续过程中摄像头没有接收到图片，
便输出没有获取图片并跳出获取图片帧的循环
。
手势轮廓提取
1）H
通道分离
为了后续的肤色分割处理
，
我们首先将图片转换为
HSV
空间
，
再将其中的
H
通道图片分离出来
单独处理
。
使用到了
OpenCV
函数库中的
cvtColor
函数
。
cvtColor
函数前两个参数便是输入与输出图片
，
第
三个参数
CV_ＲGB2HSV
表示将输入图片从
ＲGB
空间转换为
HSV
空间
。
Split
函数的作用是通道分
离
，
将图像分离为
H
、S、
V
三个通道并存入
channels
、channels、channels中。
ＲGB
转换
HSV
公式如下
:
2）肤色分割
通过上一步对图片
H
通道图像的提取
，
可以针对原图
H
的值将用户的皮肤提取出来
。
使用
in-
Ｒange
函数
，
第一个参数即输入
，
后两个元素便是筛选的阈值区间
，
最后一个参数就是输出的图片
， 其中输出的图片是一幅二值化后的图像。
3）
滤波降噪
通过线性滤波器以减少噪声
，
使用中值滤波器来模糊图像
，
此方法相较于使用线性滤波器
，
处理
的图像细节更清晰
，
图像的边缘信息丢失少
，
但代价是需要更多的处理时间
。
4）
形态学处理
调用
morphologyEX
函数对降噪后的图片进行开运算处理
(
对图像先膨胀处理再进行腐蚀
。在删除图像中细小对象时很好用，
同样还可以放大低亮度区域
) ，
从而进一步去除大噪声
，
突出手势对象以便后续的手势提取。
经过多次实验验证
，
采用了
MOＲPH_ＲECT
的构建方式
，
即矩形的结构元素，
大小选择的是
7 × 7
。
5）
手势轮廓提取
手势轮廓提取前将上述步骤处理后的图片所具有的信息进行整理
，
图片提取出来
，
放入一个大小相同的图片窗口中，
并将其中的点存入被定为二位浮点型向量的
mContours
中
，以便后续的轮廓查找。轮廓提取效果图如图 ：
手势的匹配识别
1）
手势模板制作
通过程序识别手势从
1
到
10
的数字表示
，
将进行手势的轮廓提取再将处理后的图片作为识别模板，
结果如图：
2）Hu
不变矩
Hu
不变矩实际上是指图像的
Hu
矩具有平移
、
旋转和缩放不变的性质
。
将每个图像看作一个
ρ
(
x
，y)
的密度分布函数
，
其分布区间放在
［0，255］
中
。
阈值对应的
(
p + q
)
阶中心矩定义如下
3)匹配识别
首先判定函数中的
mContoursProc
和
mContoursTemp
中已经储存了图片信息
，
然后应用
matchS-hapes 函数比较两张图片轮廓的
Hu
不变矩
，
并返回相似度大小
。
该函数共有三种比较匹配方式
: 最后一个参数 取 值 为 0，1，2 时
二、结果分析
数据集来源
实验数据来源于
5
位志愿者在不同背景下的手势拍照图像集
，
共包含
10
种手势
，
每种手势有
10
张图
，
合计
100
张手势图
。
不同手势图像存在脖子
、
干扰手臂
、
灯光
、
景深以及复杂背景的干扰
，
部分实验图像如图
所示
。
将收集到
100
张图像随机分成训练集和测试集两个部分
，
训练集和测试集的比例为 7
:
3
。
识别结果分析：
为了验证基于 OpenCV 的静态手势识别技术的识别效果，分别选取 30 组 1 － 10 的手势数据，通 过已设定手势模板进行测试。输出结果中 hu 的值越小，表示匹配度越高，本文将 hu 小于 0. 15 的视 为匹配成功并输出。上图为手势数字识别结果，以箱线图和正态分布曲线形式表示。
根据各数字的 hu 不变矩特征值均值结果按大到小的排列顺序为: 7 ＞ 5 ＞ 8 ＞ 2 ＞ 6 ＞ 3 ＞ 1 ＞ 10 ＞ 4 ＞ 9。
实现效果图样例
信息视觉数字手势识别：
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最后
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