MATLAB实时静态手势识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一套基于计算机视觉的实时静态手势识别系统。通过摄像头捕获手势图像，结合图像处理与机器学习算法，可精准识别数字0-5、点赞、暂停等常见手势。系统提供实时可视化结果与准确率反馈，适用于人机交互与智能控制场景。

详 情 说 明

基于计算机视觉的实时静态手势识别系统

项目介绍

本项目是一个利用计算机视觉技术实现的实时静态手势识别系统。系统通过摄像头捕获手势图像，运用图像处理和机器学习算法对手势进行实时识别。支持识别常见手势（如数字0-5、点赞、暂停等），并在可视化界面中即时反馈识别结果与置信度。

功能特性

• 实时识别: 调用摄像头进行实时视频流处理，实现低延迟的手势识别。
• 多手势支持: 可识别多种预定义静态手势。
• 高精度反馈: 实时计算并显示当前识别结果的置信度。
• 直观可视化: 在视频画面中，使用红色边框标出手势区域，并叠加显示手势类别标签和置信度。
• 灵活输入源: 支持实时摄像头采集，也支持读取本地存储的图像数据集进行识别。

使用方法

1. 环境配置: 确保系统满足下述要求，并安装必要的依赖库（如OpenCV、Scikit-learn或TensorFlow/PyTorch等）。
2. 启动系统: 运行主程序文件。
3. 实时识别: 程序启动后，将自动调用摄像头。在摄像头视野内做出预定义手势，系统将自动识别并显示结果。
4. 图像识别: 通过修改参数，可指定本地图像路径进行单张手势图像的识别测试。

系统要求

• 操作系统: Windows / Linux / macOS
• Python版本: 推荐 Python 3.7 及以上
• 主要依赖库:

* OpenCV (用于图像采集与处理) * NumPy (用于数值计算) * 分类算法依赖：Scikit-learn (SVM模型) 或 TensorFlow/PyTorch (CNN模型)

• 硬件建议: 配备摄像头，建议拥有独立显卡以获得更佳的实时处理性能（若使用CNN模型）。

文件说明

主程序文件作为系统的核心入口与控制中心，其主要实现了以下核心功能：初始化系统参数与用户界面、调用摄像头捕获实时视频流或读取本地图像文件、对每一帧图像执行完整的处理流水线（包括图像预处理、手势区域检测与定位、特征提取、基于预训练模型的分类识别），最后将识别结果（类别与置信度）可视化地渲染在输出画面上并实时显示。