在室內條件下，用一些手和臉來建立h-s直方圖（膚色的直方圖）
利用函式calcbackproject（）來找到膚色區域，分別代表了不同手勢
對所找到的手勢進行直方圖建立模型，從而可作為後續輸入手勢的手勢識別器。
首先是膚色直方圖的建，我使用的是如左下圖所示的**影象，可以計算出其二維直方圖，作為膚色的描述子，如右圖所示。
下一步是通過calcbackproject（）尋找不同手勢，這一步比較簡單，如下圖所示為反投影出的一些手勢
手勢1
手勢2
手勢3形態學去噪
首先將投影出的影象轉換為二值化影象，更易於處理，使用開操作+閉操作的方法去噪
輪廓提取
輪廓提取有兩個目的，一是通過檢測輪廓長度可以去除較小的輪廓（同樣是雜訊），二是可以提取出手型輪廓的座標資訊。
漫水填充
計算輪廓座標的質心，可以認為在手型的內部。可以將該點作為種子點，做漫水填充，這一步是為了解決輪廓內很多黑洞的問題。
下圖為形態學去噪的結果，除了黑洞外，還是有一些小雜訊。
形態學去噪
再對形態學去噪影象的輪廓提取影象，由於要求輪廓長度大於影象周長的四分之一，右上角的小塊雜訊已經不見了，如下圖。
輪廓影象
通過計算輪廓的零階矩和一階矩就可以計算出輪廓的質心座標，該座標作為下一步漫水填充的種子點。
為漫水填充的演算法的使用建立乙個新的模板，填充過後為1的點，我們就可以認為是手勢的區域，該mask可以傳入直方圖計算函式，僅僅計算手勢的直方圖分布。
在試驗過程中可以發現opencv中漫水填充演算法中的lodiff和updiff並不好選，需要多次嘗試才可以找到比較滿意的結果，由於手的邊緣有一些陰影，因此如果lodiff取的較大的話常常會得到更多的填充區域。
如下圖，為填充過後的模板區域。
漫水填充結果
可以跟最初反投影計算結果比較，此時的模板更加符合乙個剪刀手勢了，也就是我們真正感興趣的區域。通過下一步函式，就可以建立該手勢的直方圖。
hist = cvcalchist(img,hist_size,range,1,flood_fill_mask);
因此，通過不同的手勢影象學習，我們就可以獲得不同手勢的直方圖了，即完成手勢模型的建立。
後續實驗：
既然已經建立了手勢的模型，我便希望可以完成手勢識別，採用了基於塊的反向投影函式calcbackprojectpatch()，實驗影象如左下所示，實驗結果右下所示：
可以看出在複雜的背景條件下，同時檢測出了手勢以及臉型。因此可以說明前面所建立的剪刀手直方圖是不完善的，即可以檢測出**，但對**形狀不能進行分類，因此，如果將更多的資訊考慮在內，可能會收穫更好地效果（例如輪廓hu矩）。
直方圖是一種基於統計學的操作，不受平移或旋轉的影響，因此它用於目標資訊的學習和檢測效果還是不錯的。但該方法會受到光線變化、陰影等影響，一種解決辦法是學習不同光照下的直方圖，進行多次匹配，但從實驗過程中可知，直方圖匹配的過程是比較慢的，因此實時性較差。
#include
#include
using
namespace cv;
int main()
; // hue varies from 0 to 179, see cvtcolor
float hranges = ;
// saturation varies from 0 (black-gray-white) to
// 255 (pure spectrum color)
float sranges = ;
const
float* ranges = ;
ma*** hist;
// we compute the histogram from the 0-th and 1-st channels
int channels = ;
calchist( &hsv_skin, 1, channels, mat(), // do not use mask
hist, 2, histsize, ranges,
true, // the histogram is uniform
false );
//反投影
ma*** back_pro;
calcbackproject(&hsv_gesture,1,channels,hist,back_pro,ranges,1.0);
//二值化
threshold(back_pro,back_pro,30,255,cv_thresh_binary);
//去噪
mat k = getstructuringelement(morph_rect,size(3,3), point(-1,-1));
morphologyex(back_pro,back_pro,morph_open,k);
morphologyex(back_pro,back_pro,morph_close,k);
尋找輪廓（目標為尋找質心）,此處不直接使用掩模影象，也是為了多目標分離
//flood fill尋找區域
//利用mask建立手勢直方圖
ma*** gesture_hist;
calchist( &hsv_gesture, 1, channels,back_pro , // use mask
gesture_hist, 2, histsize, ranges,
true, // the histogram is uniform
false );
//讀入影象測試
OpenCV 基於YCrCb顏色空間的膚色檢測
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基於OpenCV的任意方向投影
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