c++ - 使用 OpenCV 进行手部检测

Question

我在图像处理项目中使用 OpenCV 库来检测手部。我在 iplimage 中初始化图像，对其着色，然后使用 cvCvtColor(imageHand,imageHand,CV_BGR2HSV ); 将其转换为 HSV我不知道有效的算法，所以这是我的问题。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 ;

         }


     }
}

我认为搜索到的h的范围是> 85!？如果您知道更好的算法，请指导我。

Answer 1

如果您查看此站点，Hand detection using opencv , 你会发现一个类似的 algorithm到你正在使用的东西。我会说检测手的最简单方法是通过使用颜色(即皮肤检测)。我肯定会建议先查看该站点提供的算法。还有另一部分也涉及手势识别，如果这是您需要处理的最终问题。

其他可能性包括:

• 背景减法
  • 这非常简单并且容易出错，尤其是当您计划更改背景时。但是，如果您希望只在白墙前使用它……这可能是一种简单的实现方式。
• 形状分析
  • detecting fingertips 取得了一些成功使用广义霍夫变换。然而，误报可能令人担忧，而效率则令人担忧，尤其是在具有大量背景的情况下。