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Matlab图像清晰处理代码,用于手势识别。

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简介:
该MATLAB图像清晰处理代码提供了一种实时手势识别解决方案,其发行日期为2014年7月13日。使用方法如下:该程序首先捕获背景图像,随后拍摄手势图像。运行程序后,当网络摄像头LED指示灯亮起时,系统会暂停2秒并记录背景图像的快照。接着,程序会再次暂停2秒钟,然后捕捉手势图像的快照。随后,通过从手势图像中减去背景图像,进行后续的处理步骤。值得注意的是,识别过程仅适用于单个Blob(团块)。识别码可能需要根据具体情况进行调整和优化。为了确保准确的识别结果,建议仔细检查并编辑圆度值和峰值参数。此外,在相减过程中,如果背景图像和测试图像之间的对比度较高(尤其是在包含手势的情况下),则效果会更佳。在测试此代码时,通常建议采用清晰的光照条件以及具有鲜明对比度的背景环境以获得最佳效果。

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客服
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  • (13)——(1)——利matchShapes形数字
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    本篇介绍如何使用OpenCV中的matchShapes函数进行手形数字识别,探索基于形状匹配的手势识别技术。 在进行手形识别时,通常会先执行肤色分割操作。由于黄种人的皮肤颜色在HSV色彩空间与背景有显著差异,因此通过利用肤色特征可以有效地提取出手的区域。接下来我采用形状匹配(matchShapes)方法来对比手形,并据此判断出手指表示的具体数字意义。需要注意的是,这种方法很大程度上依赖于模板库的丰富程度,具有一定的局限性。