基于MATLAB的实时手势识别系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB开发，实现了高性能的实时手势识别功能。系统通过摄像头捕捉手势，结合图像预处理、特征提取和分类识别模块，准确识别握拳、手掌、数字手势及点赞等动作。支持自定义模型训练，适用于人机交互应用。

详 情 说 明

基于计算机视觉的实时手势识别系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB平台开发的高性能实时手势识别系统。系统能够通过摄像头实时捕捉手势图像，并自动识别多种常见手势，包括握拳、张开手掌、比数字、点赞等。整个系统采用模块化设计，包含图像预处理、特征提取和分类识别三大核心模块，支持用户训练自定义手势库，在保证高识别准确率的同时具备优秀的实时处理性能。

功能特性

• 多源输入支持：兼容实时摄像头视频流（RGB格式，640x480分辨率）、预录制手势视频文件（MP4/AVI格式）以及标注好的手势训练数据集
• 先进的图像处理技术：集成灰度化、滤波降噪、二值化等预处理技术，确保图像质量
• 强大的特征提取能力：采用Hu矩、轮廓面积计算、凸包分析等多种特征提取方法
• 智能分类识别：支持支持向量机（SVM）和卷积神经网络（CNN）两种机器学习算法
• 实时可视化反馈：提供图形界面实时显示识别结果和置信度分数
• 全面的输出信息：输出手势分类标签、置信度概率值以及可视化分析报告

使用方法

1. 系统启动：运行主程序文件，系统将自动初始化摄像头设备或加载视频文件
2. 实时识别模式：系统开始实时捕捉图像，自动完成预处理、特征提取和分类识别
3. 结果查看：识别结果实时显示在图形界面中，包括手势类型和置信度
4. 训练模式：如需添加新手势，可进入训练模式，采集样本图像并重新训练分类模型
5. 数据分析：系统可生成识别轨迹图和特征提取过程可视化报告供分析使用

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox、Computer Vision Toolbox、Statistics and Machine Learning Toolbox
• 硬件要求：支持USB接口的摄像头设备，建议内存4GB以上
• 操作系统：Windows 7/10/11，macOS 10.14或更高版本，Linux各主流发行版

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括摄像头初始化与视频流获取、图像预处理流水线执行、手势轮廓检测与特征参数计算、基于机器学习模型的实时分类决策，以及图形用户界面的渲染与识别结果可视化输出。该文件作为系统入口，协调各功能模块协同工作，确保实时处理流程的顺畅执行。