1.算法運(yùn)行效果圖預(yù)覽

(完整程序運(yùn)行后無水印)

測(cè)試樣本1：

測(cè)試樣本2：

測(cè)試樣本3：

2.算法運(yùn)行軟件版本

matlab2022a

3.部分核心程序

（完整版代碼包含詳細(xì)中文注釋和操作步驟視頻）

%提取手部輪廓坐標(biāo)
handxy=func_find_hand_pxy(Im0_bw,Im0,Im0edge);
 
figure;
imshow(Im0);
title('手部輪廓坐標(biāo)');
hold on
plot(handxy(1:10:end,2),handxy(1:10:end,1),'g.');
 
 
%%
%提取手輪廓的凸多邊形
hand_ptr = func_ConvexHull(handxy(:,2),handxy(:,1));  
% 將手的輪廓和凸多形性輸入,，檢測(cè)手的凸缺陷,，即兩手指尖的凹處
XY       = func_finger_search([handxy(:,2),handxy(:,1)],hand_ptr,Im0);
 
[Rr,Cc,~]= size(Im0);
pxy      = [handxy(:,2),handxy(:,1)];
 
 
figure
imshow(Im0)
title('指尖定位');
hold on;
cnts = 1;
for i=1:length(XY)
    dt=XY(i,4)/256;
    if XY(i,1)~=0 && XY(i,2)~=0 && dt>PARA1 && dt<PARA2 
       plot(pxy(XY(i,1),1),pxy(XY(i,1),2),'r.','markersize',30);
    end
end
182

4.算法理論概述

       隨著人機(jī)交互技術(shù)的不斷發(fā)展，手勢(shì)識(shí)別作為一種自然,、直觀的交互方式,，受到了越來越多的關(guān)注。指尖檢測(cè)是手勢(shì)識(shí)別中的關(guān)鍵步驟之一,，準(zhǔn)確地檢測(cè)指尖位置對(duì)于實(shí)現(xiàn)高精度的手勢(shì)識(shí)別至關(guān)重要,。

4.1 圖像形態(tài)學(xué)處理原理

4.2 凸包檢測(cè)

       凸包是指包含給定點(diǎn)集的最小凸多邊形。對(duì)于一個(gè)二維點(diǎn)集 P,，凸包可以通過 Graham 掃描法或 Jarvis 步進(jìn)法等算法來計(jì)算,。

       基于凸包分析法的指尖檢測(cè)主要是通過計(jì)算手部輪廓的凸包，然后分析凸包的形狀特征來確定指尖位置,。首先,，對(duì)手部圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括二值化,、邊緣檢測(cè)等操作,，得到手部的輪廓圖像。然后，計(jì)算手部輪廓的凸包,?？梢允褂?Graham 掃描法或 Jarvis 步進(jìn)法等算法來計(jì)算凸包。接著,，分析凸包的形狀特征,。通常可以通過計(jì)算凸包的頂點(diǎn)數(shù)量,、角度等特征來確定指尖位置,。例如，可以通過尋找凸包上角度較大的頂點(diǎn)作為指尖候選點(diǎn),。最后,，對(duì)指尖候選點(diǎn)進(jìn)行進(jìn)一步的篩選和驗(yàn)證，以確定最終的指尖位置,。

4.3 算法局限分析

1:測(cè)試樣本,，背景要簡單，提取的手部,，是基于顏色模型提取的,，如果背景復(fù)雜，則提取的手部較為模糊,，則無法提取指尖

2:提取指尖之后,，不同人的手，存在較大的差異,，代碼中有2個(gè)參數(shù)

%指尖檢測(cè)參數(shù)

PARA1 = 50;

PARA2 = 180;

通過調(diào)整這兩個(gè)參數(shù),，可以解決算法的局限性，從而提高提取指尖的精度,。