本项目旨在利用Python编程语言及OpenCV库开发手势识别算法，通过图像处理技术捕捉并解析手部动作，实现人机交互的新方式。
随着人工智能时代的到来，人机交互的研究领域也日益受到关注；其中手势识别是这一领域的关键技术之一，并因此迎来了快速发展。近年来，在消费电子、数码产品、家用电器乃至汽车行业等各个领域中，都可以看到手势识别技术的应用实例。
在设计高效智能的人机界面时，手势识别扮演着至关重要的角色。目前该技术已被广泛应用于手语翻译、智能监控系统以及虚拟现实等多个方面。其核心原理是通过各类传感器（如红外线或摄像头）捕捉并分析用户的手部动作，并将其转换为机器可理解的指令（例如开关设备、切换菜单等）。在本次课程设计中，我们将使用Python集成开发环境PyCharm进行编程。
首先，在Pycharm环境中安装所需的库模块；然后利用电脑内置摄像头获取图像信息。系统会逐帧读取并处理采集到的画面数据，包括形态学运算和旋转调整（由于摄像头拍摄的图像是镜像效果，因此需要借助cv2.flip函数来进行矫正）。选定画面中的特定区域作为手势输入区，并用红色线条标示出手势识别框。
接下来通过基于HSV色彩空间的手部肤色检测算法对图像进行预处理；随后应用高斯滤波进一步优化图像质量。在此基础上确定手形轮廓，进而计算出手指的弯曲角度及凹凸点位置信息，最终实现对手势动作的有效解析与响应。
5星
