基于matlab的手势识别

资 源 简 介

基于matlab的手势识别

详 情 说 明

手势识别是计算机视觉领域的一个有趣应用，使用MATLAB可以快速实现一个简单的剪刀石头布手势识别系统。这类项目通常包含图像采集、预处理、特征提取和分类四个关键环节。

首先需要通过摄像头或图像采集设备获取手势图像。MATLAB的图像采集工具箱可以方便地连接摄像头进行实时图像捕捉。对于离线测试，也可以使用预先准备好的手势图片库。

图像预处理阶段主要对原始图像进行去噪、灰度化和二值化处理。通过阈值分割可以将手势与背景分离，突出手势轮廓。形态学操作如开运算和闭运算能进一步优化手势区域的完整性。

特征提取是识别的核心环节。针对剪刀石头布手势，可以提取轮廓特征如凸包缺陷、指尖数量，或者计算手势区域的Hu矩等不变矩特征。这些特征能有效区分石头（闭合拳头）、剪刀（两指分开）和布（五指张开）的不同形态。

最后使用模式识别算法进行分类。简单的做法是设定各个手势的特征阈值规则，进阶方案可采用机器学习方法如SVM或神经网络。MATLAB的统计和机器学习工具箱为此提供了丰富函数支持。

这种基础手势识别系统虽然简单，但涵盖了计算机视觉项目的完整流程，是学习图像处理和模式识别的良好起点。通过扩展特征提取方法和分类算法，可以进一步提升识别准确率和扩展更多手势类型。