设计了一种基于Python和Open CV的手势识别算法。

简介：
随着人工智能时代的快速发展，人机交互的领域正日益成为学术研究的热点之一。其中，手势识别作为人机交互的关键技术，近年来迎来了蓬勃发展，其身影已广泛渗透至消费电子、数码产品、智能家电以及汽车等多个行业。手势识别在构建智能且高效的人机界面方面发挥着至关重要的作用。目前，这项技术已经成功应用于手语识别、智能监控系统，甚至虚拟现实等诸多领域。其核心原理在于利用各种传感器——例如红外传感器和摄像头等——捕捉并精确建模用户手部的形态特征，从而生成一系列模型信息序列帧。随后，这些视觉信息会被转换成机器能够理解和执行的对应指令，例如打开设备、切换菜单选项或进行移动操作，最终实现对设备的精准控制。本次课程设计采用Python集成开发环境Pycharm进行实施，在Pycharm中完成所需库（模块）的下载与配置，并调用电脑摄像头进行图像采集。随后，系统按帧读取摄像头捕捉到的图像数据，并进行形态学处理以增强图像质量；同时对图像进行旋转处理（由于摄像头采集到的图像通常存在镜像问题），选取图像中固定位置作为手势输入点。此外，还利用红线绘制出手势识别框，基于HSV肤色检测方法提取目标区域，并应用高斯滤波以减少噪声干扰；最后通过寻找轮廓、计算图像凹凸点以及求取手指间角度等步骤来完成手势识别任务。