如何基于Dragoboard 410c开发板设计简单手型识别方案？
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如何基于Dragoboard 410c开发板设计简单手型识别方案？
手势交互是未来人机交互领域发展的一个重要方向，本文将参考使用Opencv实现静态手势识别玩转石头剪刀布一文，教大家如何在Dragoboard 410c开发板上使用Python脚本语言实现简单的手型识别，通过从USB摄像头获取手型图像，然后识别出石头-剪刀-布三个手型。具体实现步骤如下：
1)获取USB摄像头图像：
这里主要是通过Opencv提供的Python接口cv2，具体可以参考410c板获取USB摄像头图像一文，里面详细介绍了在dragonboard 410c上使用USB摄像头获取图像。
2)设置手势区域
在视频区域内设置一个手势区域，只有将手放入到该区域，系统才可以正确的识别手型，其他区域的系统不做处理，具体代码如下：
#设置手型区域
cv2.rectangle(img，(426，0)，(640，250)，(170，170，0))
#获取手型区域图像并保存
img = img[0:210，426:640]
cv2.imwrite(“wif.jpg”，img)
3)对检测区域进行图像处理，其核心代码如下：
img = cv2.imread(“wif.jpg”，0)
element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT，(11，11))
dilate = cv2.dilate(img， element)
erode = cv2.erode(img， element)
result = cv2.absdiff(dilate，erode);
retval， result = cv2.threshold(result， 40， 255， cv2.THRESH_BINARY);
result = cv2.bitwise_not(result);
result =cv2.medianBlur(result，23)
4)判断手型，其中部分核心代码如下：
if width<=20 or width>=40：
width_jiandao= False
width_length += width
if width_jiandao==True and count==2：
return 1;
if(area <8500)：
#print ‘stone;
return 0;
print “width_leng”，width_length
......
if(area>14000 or count>=3)：
#print ’paper‘;
return 2;
if(width_length<110)：
#print ’rock‘;
return 1;
else：
#print ’paper‘;
return 2; |
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