opencv實現簡單手指位置識別

整體思路：

1.過濾雜訊
2.由於rgb顏色的離散性轉換為hsv通道
3.對hsv空間進行量化，得到2值影象，亮的部分為手的形狀
4.去除雜點造成的偽輪廓，留下手的真實輪廓
5.對凸出點連線
6.最高點到底部中點的連線即為手指方向
//部分**：
將mfc實現部分給省略了，給出了完整的opencv部分**，可以參考實現。
int main()
//cv::mat frame;
cv::mat framehsv;
//std::vector
< std::vector
> originalcontours;//輪廓
std::vector
< cv::vec4i > hierarchy; // 輪廓的結構資訊
//std::vector
< std::vector
> finalcontours;// 篩選後的輪廓
std::vector
< cv::point > hull;  // 凸包絡的點集
//    cstring str;
int i, j;
int width = cap.get(cv_cap_prop_frame_width), height = cap.get(cv_cap_prop_frame_height);
float fheight = ((float)2 / 3 - (float)1 / 7) * height;
//while (0 == pdlg->m_bstopflag)
//左右翻轉
cv::flip(frame, frame, 1);
//中值濾波，用了這個下面的其他濾波全部異常
//medianblur(frame, frame, 10);
//高斯濾波
cv::gaussianblur(frame, frame, cv::size(7, 7), 1.5, 1.5);
//通道轉換
cv::cvtcolor(frame, framehsv, cv_bgr2hsv);
//imshow("framehsv", framehsv);
/*        s = 符號整型  u = 無符號整型  f = 浮點型
e.g.:
cv_8uc1 是指乙個8位無符號整型單通道矩陣,
cv_32fc2是指乙個32位浮點型雙通道矩陣
cv_8uc1          cv_8sc1          cv_16u c1       cv_16sc1
cv_8uc2          cv_8sc2          cv_16uc2        cv_16sc2
cv_8uc3          cv_8sc3          cv_16uc3        cv_16sc3
cv_8uc4          cv_8sc4          cv_16uc4        cv_16sc4
cv_32sc1         cv_32fc1         cv_64fc1
cv_32sc2         cv_32fc2         cv_64fc2
cv_32sc3         cv_32fc3         cv_64fc3
cv_32sc4         cv_32fc4         cv_64fc4
*/// 對hsv空間進行量化，得到2值影象，亮的部分為手的形狀
cv::mat mask(frame.rows, frame.cols, cv_8uc1);
//inrange(framehsv, cv::scalar(0, 30, 30), cv::scalar(40, 170, 256), mask);
inrange(framehsv, cv::scalar(5, 30, 30), cv::scalar(40, 170, 256), mask);
//// 腐蝕:去除小亮點 膨脹：連線區塊
cv::erode(mask, mask, cv::mat(5, 5, cv_8u), cv::point(-1, -1), 1);
//cv::dilate(mask, mask, cv::mat(5, 5, cv_8u), cv::point(-1, -1), 2);
//imshow("framehsv", framehsv);
//imshow("mask", mask);
originalcontours.clear();
hierarchy.clear();
finalcontours.clear();
// 得到手的輪廓
// 去除偽輪廓
for (i = 0; i < originalcontours.size(); i++)
}// 畫輪廓
cv::drawcontours(frame, finalcontours, -1, cv::scalar(0, 0, 255), 3);
// 得到輪廓的凸包絡
int hullcount;
int inumofcontours = finalcontours.size();
cv::point top;
for (j = 0; j < inumofcontours; j++)
cv::line(frame, hull[hullcount - 1], hull[0], cv::scalar(255, 0, 0), 2, cv_aa);
//畫點
gettoppoint(hull, hullcount, top);
cv::line(frame, top, top, cv::scalar(255, 0, 255), 18, cv_aa);
cv::line(frame, top, cv::point(width/2, height), cv::scalar(0, 255, 255), 2, cv_aa);
//if (1 == inumofcontours)}//
cv::line(frame, cv::point(0, height / 7), cv::point(width, height / 7), cv::scalar(255, 255, 255), 2, cv_aa);
cv::line(frame, cv::point(0, 2 * height / 3), cv::point(width, 2 * height / 3), cv::scalar(255, 255, 255), 2, cv_aa);
imshow("frame", frame);
cv::waitkey(33);
}return
0;}

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