本篇文章主要介紹使用cv2來實現手勢的動態識別。
下面是示例**：
import cv2
import numpy as np
capture = cv2.videocapture(0)
while capture.isopened():
ret, frame = capture.read()
cv2.imshow("frame", frame)
# 中值濾波，去除椒鹽雜訊
dst = cv2.medianblur(frame, 5)
# 轉換到hsv顏色空間
dst_hsv = cv2.cvtcolor(dst, cv2.color_rgb2hsv)
# 對hsv空間進行量化，得到2值影象，亮的部分為手的形狀
dst_temp1 = cv2.inrange(dst_hsv, (0, 30, 30), (40, 170, 256))
dst_temp2 = cv2.inrange(dst_hsv, (156, 30, 30), (180, 170, 256))
mask = np.array([frame.shape[1], frame.shape[0]])
mode = cv2.bitwise_or(dst_temp1, dst_temp2, mask)
# 形態學操作，去除雜訊，並使手的邊界更加清晰
d = cv2.erode(mode, (3, 3))
d = cv2.morphologyex(d, cv2.morph_open, (3, 3))
d = cv2.dilate(d, (3, 3))
d = cv2.morphologyex(d, cv2.morph_open, (3, 3))
np.copyto(d, d)
# 得到手的輪廓
image, contours, hierarchy = cv2.findcontours(d
cv2作弊手冊
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