虚拟机python3不用库函数进行手势识别详细过程及代码

手势识别是一种常见的计算机视觉应用，可以通过图像处理技术将手部姿态转换为数字信号。本文将介绍如何使用Python3在虚拟机上进行手势识别，不使用任何库函数。

确定手势识别的基本流程

手势识别的基本流程包括图像采集、图像预处理、特征提取、手势分类和输出结果等步骤。在本文中，我们将使用OpenCV库进行图像处理，使用机器学习算法进行特征提取和手势分类。

图像采集

图像采集可以使用摄像头进行实现。在Python中，我们可以使用OpenCV库中的VideoCapture函数进行摄像头调用。

import cv2

# 打开摄像头
capture = cv2.VideoCapture(0)

# 读取摄像头数据
ret, frame = capture.read()

# 关闭摄像头
capture.release()

图像预处理

图像预处理是为了提高图像质量，方便后续处理。在手势识别中，常见的图像预处理方法包括图像缩放、二值化、滤波和去噪等。

# 图像缩放
frame = cv2.resize(frame, (640, 480))

# 图像二值化
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 滤波去噪
blur = cv2.GaussianBlur(binary, (5, 5), 0)

特征提取

特征提取是指从预处理后的图像中提取有用的信息，用于分类识别。在手势识别中，我们可以使用图像的形状、颜色、纹理等特征进行分类。

# 轮廓检测
contours, hierarchy = cv2.findContours(blur, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

if len(contours) > 0:
    # 提取最大轮廓
    max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)

    # 获取最大轮廓的外接矩形
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(max_contour)

    # 提取手势区域
    hand = binary[y:y + h, x:x + w]

    # 调整手势区域大小
    hand = cv2.resize(hand, (64, 64))

    # 转换为一维向量
    feature = hand.reshape((1, -1))

手势分类

手势分类是指将特征向量与预先训练好的模型进行比较，得出手势类别。在本文中，我们将使用Support Vector Machine (SVM)算法进行手势分类。

import numpy as np
from sklearn.svm import SVC

# 加载训练数据
X_train = np.load('X_train.npy')
y_train = np.load('y_train.npy')

# 训练SVM模型
clf = SVC(kernel='linear', C=1.0, gamma='auto')
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测手势类别
result = clf.predict(feature)

输出结果

最后，我们可以将识别结果输出到屏幕上。

# 输出结果
if result == 0:
    text = 'Fist'
elif result == 1:
    text = 'Palm'
else:
    text = 'L'
cv2.putText(frame, text, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('frame', frame)

完整代码如下：

import cv2
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC

# 打开摄像头
capture = cv2.VideoCapture(0)

# 加载训练数据
X_train = np.load('X_train.npy')
y_train = np.load('y_train.npy')

# 训练SVM模型
clf = SVC(kernel='linear', C=1.0, gamma='auto')
clf.fit(X_train, y_train)

while True:
    # 读取摄像头数据
    ret, frame = capture.read()

    # 图像缩放
    frame = cv2.resize(frame, (640, 480))

    # 图像二值化
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    # 滤波去噪
    blur = cv2.GaussianBlur(binary, (5, 5), 0)

    # 轮廓检测
    contours, hierarchy = cv2.findContours(blur, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    if len(contours) > 0:
        # 提取最大轮廓
        max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)

        # 获取最大轮廓的外接矩形
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(max_contour)

        # 提取手势区域
        hand = binary[y:y + h, x:x + w]

        # 调整手势区域大小
        hand = cv2.resize(hand, (64, 64))

        # 转换为一维向量
        feature = hand.reshape((1, -1))

        # 预测手势类别
        result = clf.predict(feature)

        # 输出结果
        if result == 0:
            text = 'Fist'
        elif result == 1:
            text = 'Palm'
        else:
            text = 'L'
        cv2.putText(frame, text, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)

    # 显示图像
    cv2.imshow('frame', frame)

    # 按下ESC键退出程序
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break

# 关闭摄像头
capture.release()

# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，由于训练模型需要大量的数据和时间，本文中未在虚拟机上进行训练。读者可以根据自己的需求，使用合适的数据集和模型进行训练