【计算机视觉40例】案例07：数字手势识别
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【导读】本文是专栏《计算机视觉40例简介》的第7个案例《手势识别》。该专栏简要介绍李立宗主编《计算机视觉40例——从入门到深度学习（OpenCV-Python）》一书的40个案例。 目前，该书已经在电子工业出版社出版，大家可以在京东、淘宝、当当等平台购买。 大家可以在公众号“计算机视觉之光”回复关键字【案例07】获取本文案例的源代码及使用的测试图片等资料。 针对本书40个案例的每一个案例，分别录制了介绍视频。如果嫌看文字版麻烦，可以关注公众号“计算机视觉之光”直接观看视频介绍版。 |
本文简要介绍书中第7个案例（数字手势识别）的算法原理，关于具体实现，大家可以参考书中第8章手势识别。
在进行数字手势识别时，将手势图中“凹陷区域”（该区域被称为凸缺陷）的个数作为识别的重要依据，如图 1所示：
- 表示数值0、数值1的手势具有0个凹陷区域（不存在凹陷区域）；
- 表示数值2的手势具有1个凹陷区域；
- 表示数值3的手势具有2个凹陷区域；
- 表示数值4的手势具有3个凹陷区域；
- 表示数值5的手势具有4个凹陷区域；
图1 手势
从上述分析可以看出，在对表示数字的手势进行识别时，直接计算其中的凹陷区域个数即可识别数字2到数字5。
但是，在凹陷个数为0时，既可能表示数值0也可能表示数值1。因此，此时无法通过凹陷区域的个数来识别手势所表示的数字。这种情况下，就需要应用到凸包的概念。
逼近多边形是轮廓的高度近似，但是有时候，我们希望使用一个多边形的凸包来简化它。凸包跟逼近多边形很像，只不过它是物体最外层的“凸”多边形。凸包指的是完全包含原有轮廓，并且仅由轮廓上的点所构成的多边形。凸包的每一处都是凸的，即在凸包内连接任意两点的直线都在凸包的内部。在凸包内，任意连续三个点所构成的面向内部的角，其角度小于180°。例如，在图 2中，最外层的多边形为机械手的凸包，使用它可以处理手势识别等问题。
应用凸包与轮廓的关系即可判断手势0和手势1的差别。如图 3所示，手势0与手势1在以下方面存在着差别：
- 手势0的凸包，与其轮廓基本一致。
- 手势1的凸包，要大于其轮廓值。在手势1的轮廓与凸包之间存在着相对较大的凹陷区域（凸缺陷），凹陷区域面积占比在10%以上。当然，这个10%是个大概值，它因人而异，不是固定值。不同的人手指长度一样，因此该值有一定的波动范围。
当然，其他过程就是简单的图像处理流程了，手势识别的基本流程如图4所示。
手势识别过程如图5所示，能够识别在屏幕内的固定区域的数字手势。
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