基于OpenCV的简易实时手势识别1.基本信息介绍1.1实验步骤1.2效果展示2.肤色检测+二值化+开运算+高斯模糊2.1 flip()函数原型2.2cvtColor()函数原型2.3split()函数原型2.4GaussianBlur()函数原型2.5Code3.连通空心部分+腐蚀3.1 floodFill()函数原型3.2 morphologyEx()函数原型3.3Code4.多边形拟合曲线
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2023-10-10 22:52:10
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区域分割一般认为有漫水填充，区域分裂与合并，分水岭，这篇是中间的区域分裂和合并。 区域分裂合并算法的基本思想是先确定一个分裂合并的准则,即区域特征一致性的测度,当图像中某个区域的特征不一致时就将该区域分裂成4 个相等的子区域,当相邻的子区域满足一致性特征时则将它们合成一个大区域,直至所有区域不再满足
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2024-05-24 19:28:49
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OpenCV+Python3.5 简易手势识别OpenCV+Python3.5 简易手势识别任务OpenCV用摄像头捕获视频肤色识别——椭圆肤色检测模型去噪——滤波、腐蚀和膨胀Canny边缘检测识别——轮廓匹配 OpenCV+Python3.5 简易手势识别任务检测剪刀石头布三种手势，通过摄像头输入，方法如下：选用合适颜色空间及阈值提取皮肤部分使用滤波腐蚀膨胀等方法去噪边缘检测寻用合适方法分类O
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2023-10-10 09:30:06
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文章目录Logistic 回归实现手势识别1. 想法构思一些细节2. 实现流程2.1 数据采集与预处理2.1.1基于mediapipe工具包的手部关键点提取手部关键点可视化2.1.2 将关键点的绝对坐标转化为相对距离2.2 算法实现搭建logistic回归算法2.3 训练2.4 测试算法测试(嵌入mediapipe手部关键点提取代码中)3. 算法改进未完待续。。。 本次实验的所有代码已上传个人g
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2024-05-08 12:48:16
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最简单的图像分割的方法。应用举例：从一副图像中利用阈值分割出我们需要的物体部分（当然这里的物体可以是一部分或者整体）。这样的图像分割方法是基于图像中物体与背景之间的灰度差异，而且此分割属于像素级的分割。为了从一副图像中提取出我们需要的部分，应该用图像中的每一个像素点的灰度值与选取的阈值进行比较，并作出相应的判断。（注意：阈值的选取依赖于具体的问题。即：物体在不同的图像中有可能会有不同的灰度值。一旦
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2024-07-10 18:27:36
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最近需要做一个图像分割的程序，查了opencv的源代码，发现opencv里实现的图像分割一共有两个方法，watershed和mean-shift算法。这两个算法的具体实现都在segmentation.cpp文件内。watershed（分水岭算法）方法是一种基于边界点的分割算法。我想好好的研究一下， 网上找了一些博客和教程，感觉也就泛泛的解释了一下实验的流程，具体算法的运行过程并不清楚，又把原始论文
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2024-03-31 11:04:06
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前言：在各类的智能识别中，手势识别是比较简单的一种了。本人大二，在大一下学期做了一个简单的树莓派摄像头手势识别的程序。当初选择opencv这个库是因为感觉它较skimage对新手比较友好，现在在学图像识别之前想把手势识别再看一遍，且思且记，以便日后复习。好了废话不多说，上干货！首先，我们要对手势识别的基本步骤做一个了解：打开摄像头 ——>截取图像手势——>图像处理——>手势模型匹
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2024-02-02 12:12:50
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简单的手势识别，基本思路是基于皮肤检测，皮肤的颜色在HSV颜色空间下与周围环境的区分度更高，从RGB转换到HSV颜色空间下针对皮肤颜色进行二值化，得到mask：def HSVBin(img):
hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2HSV)
lower_skin = np.array([100,50,0])
upper_skin = np.array([125,
实验八 图像分割实验一、实验目的和要求二、实验内容三、实验仪器、设备四、实验原理五、实验步骤六、实验注意事项七、实验结果八、实验总结 一、实验目的和要求 理解使用meanShfit进行图像分割的基本原理；掌握使用OpenCV通过均值漂移算法实现彩色图像分割的代码编写方法。二、实验内容 （一）新建工程; （二）在Vs2015中配置OpenCV; （三）使用OpenCV中的pyrMean
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2024-04-23 06:01:44
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文章目录前言一、二值化二、形态学去噪点三、创建maker四、应用分水岭五、完整代码 前言我们将展示一个如何使用距离变换和分水岭分割相互接触的物体的例子。 考虑一下下面的硬币图像，这些硬币相互接触。即使你去阈值化它，它也会互相碰触。一、二值化我们从找到硬币的大概估计值开始。为此，我们可以利用自适应的二值化。#include<iostream>
#include<opencv2\o
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2024-01-16 16:05:35
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最近我发现，在很多特定问题上传统的分割方法挺方便的，比如分割打印字体文件，网站爬下来的表格图像，pdf中的特定格式文件等。在实战中，我总结了几点记录一下。主要采用opencv-python来应用这些算法。 大体来分,传统的分割算法可分为三类: 基于阈值的分割方法基于区域的分割方法基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法 从数学角度来看，图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。图像分割的
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2023-08-07 15:24:10
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运用Opencv+Python实现简单的手势（轮廓）识别以下代码是基于python运用Opencv库运行的。虽然只能粗略的识别视频中或者打开摄像头中的手势轮廓进行识别，但是可以把手势给用轮廓画出来，可以简单检测手势。第一步：获取视频（摄像头）#cap = cv2.VideoCapture("F:/hands/hands.mp4")#读取文件
cap = cv2.VideoCapture(0)#读取
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2023-11-27 22:45:18
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在图像处理的过程中，经常需要从图像中将前景对象作为目标图像分割或者提取出来。例如，在视频监控中，观测到的是固定背景下的视频内容，而我们对背景本身并无兴趣，感兴趣的是背景中出现的车辆、行人或者其他对象。我们希望将这些对象从视频中提取出来，而忽略那些没有对象进入背景的视频内容。在前面的章节中，我们讨论了如何使用诸如图像形态学变换、阈值算法、图像金字塔、图像轮廓、边缘检测等方法对图像进行分割。本节介绍使
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2024-08-09 11:28:04
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目录 一、选题背景 5 二、设计理念 5 2.1 搭建平台 5 2.2 问题描述 5 2.3 过程概述 6 三、过程论述 6 3.1 数据集生成 6 3.1.1 标准化图片的采集 6 3.1.2肤色检测 7 3.1.3 特征提取 8 3.1.3.1 手掌方向与掌心的寻找 9 3.1.3.2 第一特征——峰值个数 9 3.1.3.3 第二特征——夹角和 10 3.1.3.4 第三特征——距离平均值
BY_ZZX设计内容：相机作为机器人传感器的一种，可以获取现实世界中的丰富信息，通过图像处理与计算机视觉算法，可以为机器人的移动提供指导。通过开源计算机视觉工具库（openCV）获取相机的图像，并利用该工具库实现图像处理中的图像分割等简单算法。设计内容如下：1）调用openCV提供的API实现相机的读取余操作。2）对于给定的矩形停车位场景，在对读取到的图像上利用颜色差别进行简单的阈值分割。3）提取
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2024-01-02 16:49:05
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# OpenCV手势识别算法在Java中的应用
在人工智能与计算机视觉的广阔领域中，手势识别是一个备受关注的研究方向。其主要目的是通过分析用户的手势动作，使计算机能够理解并响应指令。这在智能家居、虚拟现实等应用场景中具有广泛的前景。本文将介绍如何使用OpenCV中的手势识别算法在Java中实现这一功能。
## 1. 什么是OpenCV？
OpenCV（Open Source Computer
原创
2024-10-16 06:24:43
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opencv4学习笔记（1）-阈值分割3种方法文章结构：1.三种分割方法：直接分割、自适应分割（平均值、高斯均值）
2.函数使用
3.程序例程 （C++）
4.效果展示
5.参数设置心得三种分割方法1.直接分割直接分割即最简单的分割方法，将图片转换为灰度图，设置一个灰度值界限，在界限内的像素点，我们就让他变为白色，否则就变成黑色。直接分割简单粗暴，但是缺点也很明显。如果一个
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2024-01-15 01:20:12
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cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG是基于高斯混合模型的背景与前景分割算法。具体的算法原理可以参考下面这篇论文： Pakorn KaewTraKulPong and Richard Bowden. An improved adaptive background mixture model for real-time tracking with shadow det
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2024-03-26 13:14:46
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文章目录1 简介2 传统机器视觉的手势检测2.1 轮廓检测法2.2 算法结果2.3 整体代码实现2.3.1 算法流程3 深度学习方法做手势识别3.1 经典的卷积神经网络3.2 YOLO系列3.3 SSD3.4 实现步骤3.4.1 数据集3.4.2 图像预处理3.4.3 构建卷积神经网络结构3.4.4 实验训练过程及结果3.5 关键代码4 实现手势交互5 最后 1 简介今天学长向大家介绍一个机器视
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2024-02-26 15:53:09
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1 基于阈值1.1 基本原理 灰度阈值化，是最简单也是速度最快的一种图像分割方法，广泛应用在硬件图像处理领域 (例如，基于 FPGA 的实时图像处理)。 假设输入图像为 f，输出图像为 g，则经过阈值化处理的公式如下： $\quad g(i, j) = \begin{cases} 1 & \text{当 f(i, j) ≥ T 时
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2024-01-09 20:03:03
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