- 使用Pygame实现简易飞机大战小游戏
- 使用Python OpenCV实现简单手势识别
- 使用OpenCV实现手势识别玩飞机大战游戏
- 使用TensorFlow实现手势识别玩飞机大战游戏
今天是第二部分：Python OpenCV实现简易手势识别功能。简易的手势识别，所以功能也很简单，识别手势1~5就行，当然我们控制飞机时只需要用到最多3个手势：发射子弹、向左移动和向右移动。所以1~5够用了，当然你也可以用手势的移动方向来控制飞机的移动方向，只需要计算手势轮廓的重心位置变化即可。
手势识别的实现步骤也比较简单，分以下三个步骤：
- HSV提取包含手势区域轮廓
- 计算轮廓多边形逼近和凸包缺陷
- 通过凸包缺陷距离来判断手指缝数量来计算手势
(1) HSV提取肤色轮廓，然后筛选找出手部轮廓
代码语言：javascript复制hsv_img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)
lower_hsv_1 = np.array([0,50,50])#颜色范围低阈值
upper_hsv_1 = np.array([20,255,255])#颜色范围高阈值
lower_hsv_2 = np.array([150,50,50])#颜色范围低阈值
upper_hsv_2 = np.array([180,255,255])#颜色范围高阈值
mask1 = cv2.inRange(hsv_img,lower_hsv_1,upper_hsv_1)
mask2 = cv2.inRange(hsv_img,lower_hsv_2,upper_hsv_2)
mask = mask1 mask2
mask = cv2.medianBlur(mask,5)
k1=np.ones((5,5), np.uint8)
mask = cv2.dilate(mask, k1, iterations=1)
mask = cv2.erode(mask, k1, iterations=1)
mask_color = cv2.cvtColor(mask,cv2.COLOR_GRAY2BGR)
cv2.imshow("mask", mask)
#cv2.imwrite("mask.png", mask)
black_img = np.zeros(mask.shape,np.uint8)
contours,hierarchy = cv2.findContours(mask,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
if len(contours) < 1:
return 0, img
contours.sort(key = cnt_area, reverse=True)
(x0, y0, w0, h0) = cv2.boundingRect(contours[0])
if(w0>=100 and h0>=100):
cv2.rectangle(img,(x0,y0),(x0 w0,y0 h0),(255,0,255),2)(2) 多边形逼近和轮廓凸包缺陷计算
代码语言：javascript复制epsilon = 0.01 * cv2.arcLength(contours[0], True)
approx = cv2.approxPolyDP(contours[0],epsilon,True)
cv2.drawContours(black_img,[approx],-1,(255,0,255),2)
contours2,hierarchy2 = cv2.findContours(black_img,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
if len(contours) < 1:
return 0, img
hull = cv2.convexHull(contours2[0],returnPoints=False)
defects = cv2.convexityDefects(contours2[0],hull)(3) 凸包缺陷距离筛选来计算手势数字
代码语言：javascript复制if d >= 13000:
cv2.line(img,start,end,[0,255,0],3)#凸包
cv2.circle(img,start,10,[0,255,255],3)
cv2.circle(img,end,10,[0,255,255],3)
cv2.circle(img,far,10,[0,0,255],3)#凸包缺陷点
pre_start = start
pre_end = end
pointNum = 1
cv2.putText(img,'hand-%d'%pointNum,(10,35),font,1.2,(0,255,255),3)
return pointNum, img 
视频效果：
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