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C++基于OpenCV实现手势识别的源码

先给大家上效果图：

源码在下面
使用 RGB 值分割手部区域，即手部的 GB 值将与背景不同
或者使用边缘检测
或者
背景减法。

我这里使用了背景减法模型。OpenCV为我们提供了不同的背景减法模型，codebook它的作用是对某些帧进行一段时间的精确校准。其中对于它获取的所有图像；它计算每个像素的平均值和偏差，并相应地指定框。
在前景中它就像一个黑白图像，只有手是白色的
【C++基于OpenCV实现手势识别的源码】C++基于OpenCV实现手势识别的源码
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用 Convex Hull 来找到指尖。Convex hull 基本上是包围手部区域的凸集。
C++基于OpenCV实现手势识别的源码
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包围手的红线是凸包。基本上它是一个凸起；如果我们在红色区域内取任意两点并将它们连接起来形成一条线，那么这条线就完全位于集合内。
C++基于OpenCV实现手势识别的源码
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黄点是缺陷点，会有很多这样的缺陷点，即每个谷都有一个缺陷点。现在根据缺陷点的数量，我们可以计算展开的手指数量。
大概就是
手部区域提取是使用背景减法完成的。
对于尖端点，深度点凸度缺陷。
提取轮廓和检测凸点的主要代码在函数中
无效检测（IplImage* img_8uc1，IplImage* img_8uc3）；
将相机放在稳定的背景前；运行代码，等待一段时间。校准完成后。你会看到显示一些干扰的连接组件图像。把你的手放在相机视图中。
没什么好说的直接看代码会比较容易理解
核心代码
int main(int argc, char** argv){const char* filename = 0; IplImage* rawImage = 0, *yuvImage = 0; IplImage *ImaskCodeBook = 0,*ImaskCodeBookCC = 0; CvCapture* capture = 0; int c, n, nframes = 0; int nframesToLearnBG = 300; model = cvCreateBGCodeBookModel(); model->modMin[0] = 3; model->modMin[1] = model->modMin[2] = 3; model->modMax[0] = 10; model->modMax[1] = model->modMax[2] = 10; model->cbBounds[0] = model->cbBounds[1] = model->cbBounds[2] = 10; bool pause = false; bool singlestep = false; for( n = 1; n < argc; n++ ){static const char* nframesOpt = "--nframes="; if( strncmp(argv[n], nframesOpt, strlen(nframesOpt))==0 ){if( sscanf(argv[n] + strlen(nframesOpt), "%d", &nframesToLearnBG) == 0 ){help(); return -1; }}elsefilename = argv[n]; }if( !filename ){printf("Capture from camera\n"); capture = cvCaptureFromCAM( 0 ); }else{printf("Capture from file %s\n",filename); capture = cvCreateFileCapture( filename ); }if( !capture ){printf( "Can not initialize video capturing\n\n" ); help(); return -1; }for(; ; ){if( !pause ){rawImage = cvQueryFrame( capture ); ++nframes; if(!rawImage) break; }if( singlestep )pause = true; if( nframes == 1 && rawImage ){// CODEBOOK METHOD ALLOCATIONyuvImage = cvCloneImage(rawImage); ImaskCodeBook = cvCreateImage( cvGetSize(rawImage), IPL_DEPTH_8U, 1 ); ImaskCodeBookCC = cvCreateImage( cvGetSize(rawImage), IPL_DEPTH_8U, 1 ); cvSet(ImaskCodeBook,cvScalar(255)); cvNamedWindow( "Raw", 1 ); cvNamedWindow( "ForegroundCodeBook",1); cvNamedWindow( "CodeBook_ConnectComp",1); }if( rawImage ){cvCvtColor( rawImage, yuvImage, CV_BGR2YCrCb ); if( !pause && nframes-1 < nframesToLearnBG)cvBGCodeBookUpdate( model, yuvImage ); if( nframes-1 == nframesToLearnBG)cvBGCodeBookClearStale( model, model->t/2 ); if( nframes-1 >= nframesToLearnBG){cvBGCodeBookDiff( model, yuvImage, ImaskCodeBook ); centers if desiredcvCopy(ImaskCodeBook,ImaskCodeBookCC); cvSegmentFGMask( ImaskCodeBookCC ); cvShowImage( "CodeBook_ConnectComp",ImaskCodeBookCC); detect(ImaskCodeBookCC,rawImage); }cvShowImage( "Raw", rawImage ); cvShowImage( "ForegroundCodeBook",ImaskCodeBook); }c = cvWaitKey(10)&0xFF; c = tolower(c); if(c == 27 || c == 'q')break; switch( c ){case 'h':help(); break; case 'p':pause = !pause; break; case 's':singlestep = !singlestep; pause = false; break; case 'r':pause = false; singlestep = false; break; case ' ':cvBGCodeBookClearStale( model, 0 ); nframes = 0; break; case 'y': case '0':case 'u': case '1':case 'v': case '2':case 'a': case '3':case 'b': ch[0] = c == 'y' || c == '0' || c == 'a' || c == '3'; ch[1] = c == 'u' || c == '1' || c == 'a' || c == '3' || c == 'b'; ch[2] = c == 'v' || c == '2' || c == 'a' || c == '3' || c == 'b'; printf("CodeBook YUV Channels active: %d, %d, %d\n", ch[0], ch[1], ch[2] ); break; case 'i': case 'o': case 'k': case 'l': {uchar* ptr = c == 'i' || c == 'o' ? model->modMax : model->modMin; for(n=0; n
要直接跑代码调试的
可以直接去下载
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