雷鋒網(wǎng)按：本文為 AI 研習(xí)社編譯的技術(shù)博客，原標(biāo)題 Finger Detection and Tracking using OpenCV and Python，作者為Jason Brownlee。

翻譯 | 余杭  Lamaric    校對(duì) |  吳曉曼   審核 |  余杭

詳細(xì)代碼參考：https://github.com/amarlearning/opencv

手指追蹤是許多計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用的重要特征。在該應(yīng)用中，使用基于直方圖的方法將手與背景幀分離。 使用閾值處理和濾波技術(shù)來(lái)進(jìn)行背景消除以獲得最佳結(jié)果。

我在手指識(shí)別時(shí)遇到的挑戰(zhàn)之一是將手與背景區(qū)分開(kāi)并識(shí)別手指的尖端。我將向您展示我用于手指跟蹤的技術(shù)，我在此項(xiàng)目中使用了該技術(shù)。如果想要查看手指識(shí)別和跟蹤的實(shí)際操作，請(qǐng)觀(guān)看我上傳的視頻。

在要跟蹤用戶(hù)手部移動(dòng)的應(yīng)用程序中，膚色在要跟蹤用戶(hù)手部移動(dòng)的應(yīng)用程序中，膚色直方圖將非常有用。使用直方圖從圖像中剔除背景，僅留下包含膚色的圖像部分。

檢測(cè)皮膚的一種更簡(jiǎn)單的方法是找到特定 RGB 或 HSV 范圍內(nèi)的像素。如果您想了解更多有關(guān)此方法的信息，請(qǐng)點(diǎn)擊此處（https://docs.opencv.org/3.4.2/df/d9d/tutorial_py_colorspaces.html）。

上述方法的問(wèn)題在于改變光線(xiàn)條件和膚色可能會(huì)使皮膚檢測(cè)的結(jié)果很糟糕。另一方面，直方圖往往更準(zhǔn)確，并且直方圖能夠考慮到當(dāng)前的光照條件。

在框架中繪制一個(gè)綠色的長(zhǎng)方形并且用戶(hù)將他們的手放置在長(zhǎng)方形中。應(yīng)用程序提取用戶(hù)手掌的膚色，然后繪制成一個(gè)直方圖。

繪制長(zhǎng)方形的過(guò)程遵循以下函數(shù)：

這個(gè)過(guò)程非常簡(jiǎn)單——我創(chuàng)建了四行代碼來(lái)表示每個(gè)長(zhǎng)方形的坐標(biāo)。

hand_rect_one_x

hand_rect_one_y

hand_rect_two_x

hand_rect_two_y

這四行代碼不斷迭代以在框架內(nèi)使用：cv2.rectangle 繪制生成長(zhǎng)方形；這里的total_rectangle表示行列的長(zhǎng)度9。

現(xiàn)在用戶(hù)理解了在哪里放置他們的手掌，接下來(lái)成功的關(guān)鍵步驟是從這些長(zhǎng)方形中提取像素，然后基于像素生成 HSV 直方圖

函數(shù)把輸入框架轉(zhuǎn)換成 HSV 直方圖。使用 Numpy 庫(kù)生成一張圖像。圖像大小為[90*10]，顏色通道數(shù)為 3。我們將其命名為 ROI （Region of Interest）. 它從綠色的長(zhǎng)方形中提取了 900 個(gè)像素值，然后將它們放入 ROI 矩陣中。cv2.calcHist 基于 ROI 矩陣給膚色創(chuàng)建了一個(gè)直方圖并且 cv2.normalize 使用 norm 類(lèi)型對(duì)矩陣進(jìn)行歸一化 cv2.NORM_MINMAX ?，F(xiàn)在我們可以用直方圖來(lái)檢測(cè)框架中的皮膚區(qū)域。

現(xiàn)在用戶(hù)理解了將他們的手掌放在哪里，下一步就是從這些長(zhǎng)方形中提取像素然后用它們生成HSV直方圖。

現(xiàn)在基于膚色直方圖我們可以找到包含皮膚的框架區(qū)域，OpenCV 提供了一個(gè)簡(jiǎn)便的方法，cv2.calvBackProject，該方法使用直方圖來(lái)分離圖像中的特征。我通過(guò)這個(gè)函數(shù)來(lái)把膚色直方圖應(yīng)用到框架中。如果你想獲取更多關(guān)于 back project 的信息，可以通過(guò)鏈接1（https://docs.opencv.org/master/dc/df6/tutorial_py_histogram_backprojection.html）和鏈接2（https://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/imgproc/histograms/back_projection/back_projection.html）來(lái)獲取。

......

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網(wǎng)址: 基于 OpenCv 和 Python 的手指識(shí)別及追蹤 http://www.gysdgmq.cn/newsview461921.html