MATLAB手势识别系统：基于HOG特征提取与欧氏距离匹配

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现实时手势识别，通过图像预处理、HOG特征提取和欧氏距离计算，可准确识别摄像头或图像输入中的用户手势。系统高效稳定，适用于人机交互应用开发。

详 情 说 明

基于梯度方向直方图特征与欧氏距离的手势识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于计算机视觉的手势识别系统。系统核心是利用梯度方向直方图（HOG）算法提取手势图像的边缘特征，并通过计算其与预存模板特征之间的欧氏距离进行相似度匹配，从而实现对静态手势的快速、准确分类。该系统支持通过摄像头实时捕获或从本地文件加载手势图像，适用于人机交互、智能控制等多种场景。

功能特性

• 图像输入灵活：支持从摄像头实时采集图像或读取本地图像文件（如JPG、PNG格式）。
• 预处理优化：包含灰度化、图像归一化等预处理步骤，提升特征提取质量。
• HOG特征提取：采用梯度方向直方图算法，有效捕捉手势的轮廓和形状信息。
• 欧氏距离匹配：通过计算待识别手势特征与模板库特征之间的欧氏距离，实现高效、准确的模式匹配。
• 结果可视化：在图像上框出识别出的手势区域，并显示对应的手势类别标签及匹配置信度。

使用方法

1. 准备模板库：将已知类别的手势图像作为模板，存入指定目录，系统将自动提取其HOG特征。
2. 输入待识别图像：可选择启动摄像头实时捕获手势，或指定本地图像文件的路径进行识别。
3. 执行识别：运行主程序，系统将自动完成预处理、特征提取和匹配过程。
4. 查看结果：程序界面或命令行将输出识别出的手势类别（如“手掌张开”、“握拳”等），并可视化显示标记结果和置信度分数。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB （建议R2018a或更高版本）
• 依赖工具箱：Image Processing Toolbox
• 硬件建议：支持摄像头（如需实时识别）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心流程控制逻辑。它负责协调整个识别任务的执行顺序，包括图像输入源的调度与读取、调用预处理函数对图像进行标准化处理、驱动HOG特征提取模块生成特征向量、执行基于欧氏距离的模板匹配与分类决策，并最终完成识别结果的可视化输出与展示。