openmv识别手势_手势识别算法「建议收藏」

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基于Python+OpenCV的手势识别算法设计源代码材料-机器学习文档类资源-CSDN下载采用Python的集成开发环境Pycharm进行本次课程设计，在Pycharm中进行需要库（模块）的更多下载资源、学习资料请访问CSDN下载频道.https://download.csdn.net/download/qq_57587705/85072204

基于Python+OpenCV的手势识别算法设计-机器学习文档类资源-CSDN下载伴随着人工智能时代的到来，人机交互的领域也逐渐成为研究的一大方向；其中，手势识别是人机交互领域的一项更多下载资源、学习资料请访问CSDN下载频道.https://download.csdn.net/download/qq_57587705/85071730

目录

1. 课题背景及分析

2.  算法设计

3. 算法实现与调试

4.  实验结果及分析

5. 今后研究及改进计划

6. 设计总结

7. 主要参考书目

8. 附件

1. 课题背景及分析

1.1 课题背景

（1）所选课题的应用背景；

伴随着人工智能时代的到来，人机交互的领域也逐渐成为研究的一大方向；其中，手势识别是人机交互领域的一项关键技术，自此手势识别也迎来了一波高潮，近几年无论是在消费领域、电子领域、数码领域、家电领域甚至汽车领域上，都能或多或少的见到手势识别的身影。

手势识别在设计智能高效的人机界面方面具有至关重要的作用, 目前手势识别已应用到手语识别、智能监控、到虚拟现实等各个领域，手势识别的原理都是利用各种传感器（例如红外、摄像头等）对手部的形态进行捕捉并进行建模，形成一个模型信息的序列帧，而后将这些信息序列转换为机器能够识别的相对应指令（例如打开、切换菜单、移动等）来完成控制。

（2）课题的关键技术难点及技术现状；

手势识别是指计算机对人体运动的数学解释,为了提供必要的任务辅助,计算机需要正确地理解人类的手势,并根据手势的预定义指令进行操作。手势识别技术通常有数据采集、数据预处理、特征提取和识别分类几个不同技术阶段。目前手势识别主要有基于计算机视觉、基于超声波和基于惯性传感器三种实现方式

个人在进行手势识别算法设计面临的关键技术难点在于Open CV库的使用不是很熟练，有些Open CV库中的函数使用有很多不理解的地方，因此，本人在进行手势识别算法设计前，需要将所必须要用到的函数先进行温习和学习，才能运用到课题当中，

（3）设计基本思想及设计内容；

由于个人在本次课题之前已经学完HTML5（广义上，HTML5=HTML5本身+CSS3+JavaScript），Python,并可以熟练运用Python的集成开发环境Pycharm进行课题的设计，再加上对Open CV库的学习，(Open CV是一个用于图像处理、分析、机器视觉方面的开源函数库)，本次手势识别算法设计将采用Python+Open CV的形式进行算法设计。基本思路及设计内容如下：（HTML5如何运用到手势识别中，本人还未有逻辑思路，因此本次课题设计只采用Python+Open CV的形式进行算法设计，后续本人将继续学习，争取将所学的知识都可以使用上。）

采用Python的集成开发环境Pycharm进行本次课程设计，在Pycharm中进行需要库（模块）的下载，调取电脑摄像头，按帧读取摄像头采集到的头像，形态学处理，图像旋转（由于摄像头采集到的图像是镜像，需要用cv2.flip将摄像头采集到的图像进行处理）&#x

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