本篇内容介绍了“C++中怎么用OpenCV实现手势识别”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！如图所示，为我们的手部关键点所在位置。第一步，我们需要检测手部21个关键点。我们使用深度神经网络DNN模块来完成这件免费云主机域名事。通过使用DNN模块可以检测出手部21个关键点作为结果输出，具体请看源码。如图所示，我们已经通过DNN检测出21个手部关键点所在位置。接下来，我们需要使用这些关键点进行简单的手势识别。本案例实现手势识别是通过比较关键点位置确定的。首先拿出每个手指尖关键点索引（即4、8、12、16、20）。接下来，对比每个手指其它关键点与其指尖所在位置。例如我们想确定大拇指现在的状态是张开的还是闭合的。如下图所示，由于OpenCV是以左上角为起点建立坐标系的。当大拇指处于张开状态时（掌心向内），我们可以发现，对比关键点4、关键点3所在位置。当4的x坐标大于3的x坐标时，拇指处于张开状态；当4的x坐标小于3的x坐标时，拇指处于闭合状态。同理，其余四个手指，以食指为例。当关键点8的y坐标小于关键点6的y坐标时，此时食指处于张开状态；当关键点8的y坐标大于关键点6的y坐标时，此时食指处于闭合状态。当手指处于张开状态时，我们计数1。通过统计手指的张开数达到手势识别的目的。具体请看源码。通过以上步骤，我们已经有了手部关键点所在坐标位置以及对应的手势结果，接下来就进行效果展示。在这里，为了逼格高一点，我们将下面的手势模板图像作为输出结果放进我们的测试图中。具体操作请看源码。除此之外，我们还可以将所有的图片整合成一张图，具体请看源码吧。最终结果如图所示。以上就是整个案例的流程啦。。。“C++中怎么用OpenCV实现手势识别”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注百云主机网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
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