使用OpenCV进行手部检测

Question

我正在使用OpenCV库为图像处理项目检测手部。我使用iplimage初始化图像，上色，并使用cvCvtColor(imageHand,imageHand,CV_BGR2HSV );将其转换为HSV格式。

因为不知道高效的算法，所以遇到了问题。请检查我的代码：

for( int row = 0; row < imageHand->height; row++ )
{
    for ( int col = 0; col < imageHand->width; col++ )
    {
       h =(imageHand->imageData[imageHand->widthStep * row + col * 3]) ;
    s = (imageHand->imageData[imageHand->widthStep * row + col * 3 + 1]);
    v = (imageHand->imageData[imageHand->widthStep * row + col * 3 + 2]);

         if(  h>85)
         {
     imageHand->imageData[imageHand->widthStep * row + col * 3 ]     = 0 ;
     imageHand->imageData[imageHand->widthStep * row + col * 3 + 1 ] =0 ;
     imageHand->imageData[imageHand->widthStep * row + col * 3 + 2 ] = 0 ;
         }
         else
         {
         imageHand->imageData[imageHand->widthStep * row + col * 3 ]     = 255 ;
     imageHand->imageData[imageHand->widthStep * row + col * 3 + 1 ] = 255 ;
         imageHand->imageData[imageHand->widthStep * row + col * 3 + 2 ] = 255 ;

         }


     }
}

我认为搜索的范围是> 85的？ 如果您知道比这更好的算法，请指导我。

- Mohamed Kamal

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我已经清理了拼写和语法 - 请检查以确保信息仍然正确。 - Pubby

您能具体说明需要手势检测的用途吗？需要实时完成还是可以离线处理？您需要在各种光照条件下都可使用吗？或者您只是在玩呢？ - Ernest Staszuk

我需要手部检测代码，以便将其移植到FPGA上，因此它必须是实时和高效的，并且我希望它能够适用于最有可能的条件。 - Mohamed Kamal

Answer 1

如果您查看此网站使用opencv进行手部检测，您将找到与您使用的类似算法。我会说最简单检测手部的方法是通过颜色（即皮肤检测）。我强烈建议首先查看该网站提供的算法。还有另一部分也进入了手势识别，如果这是一个你最终需要处理的问题。

其他可能性包括：

• 背景减除
  • 这非常简单，容易破坏，特别是如果您计划更改背景。但是，如果您希望仅在白墙前使用它......这可能是一种简单的方法。
• 形状分析
  • 使用广义霍夫变换已经成功地检测到指尖。但是假阳性可能会成为一个问题，效率方面则需要考虑，在有显著的背景情况下尤其如此。

- Ancallan

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我正在解决类似的问题。我正在使用颜色。但我发现它有点慢且容易出错。你提供的链接已经失效了。你有新链接吗？我很想看看其他人是如何解决这个问题的。 - CB4

Answer 2

正如Ancallan所提到的，使用OpenCV进行手部检测，我想在手势检测方面添加更多信息。在那篇文章中，作者采用了一种皮肤颜色分割的方法，在特定情况下取得了相当好的结果。

最新更新了一篇使用OpenCV进行手势识别的文章，其中作者使用HAAR分类器来检测闭合手掌，结果比前面的方法更加稳健。但需要指出的是，检测对象有些受限制，因为一个分类器只能针对一个手势工作。

- Andol Li