【揭秘樹莓派+OpenCV】輕鬆實現手勢識別的神奇之旅

引言

跟著人工聰明跟打算機視覺技巧的壹直開展，手勢辨認技巧逐步成為人機交互的重要方法之一。樹莓派，作為一款低本錢、高機能的微型打算機，結合OpenCV（開源打算機視覺庫）可能實現各種圖像處理跟打算機視覺利用。本文將帶妳深刻懂得如何在樹莓派上利用OpenCV輕鬆實現手勢辨認。

樹莓派與OpenCV簡介

樹莓派

樹莓派是一款基於ARM架構的單板打算機，以其低功耗、高性價比跟豐富的擴大年夜介面而遭到廣泛歡送。它實用於各種教導跟文娛項目，如智能家居、呆板人等。

OpenCV

OpenCV是一個開源的打算機視覺庫，供給了豐富的圖像處理跟打算機視覺演算法。它支撐多種編程言語，包含Python、C++等，實用於各種操縱體系。

實現步調

1. 籌備任務

• 硬體籌備：一台樹莓派（如樹莓派3B+）、一個攝像頭模塊、電源、Micro SD卡等。
• 軟體籌備：安裝Raspbian操縱體系跟Python情況。

2. 安裝OpenCV

在樹莓派上安裝OpenCV，可能利用以下命令：

sudo apt-get update
sudo apt-get install python3-opencv

3. 編寫Python代碼

以下是一個簡單的手勢辨認順序示例：

import cv2

# 初始化攝像頭
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 讀取一幀圖像
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 轉換為灰度圖像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 利用高斯含混
    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

    # 二值化圖像
    _, thresh = cv2.threshold(blurred, 60, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

    # 查找表面
    contours, _ = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 遍歷表面
    for contour in contours:
        # 打算表面面積
        area = cv2.contourArea(contour)

        # 過濾小表面
        if area > 500:
            # 繪製表面
            cv2.drawContours(frame, [contour], -1, (0, 255, 0), 2)

            # 打算表面的界限框
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)

            # 繪製界限框
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

    # 表現圖像
    cv2.imshow('Frame', frame)

    # 按'q'鍵退出
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# 開釋攝像頭
cap.release()
# 封閉全部窗口
cv2.destroyAllWindows()

4. 運轉順序

將以上代碼保存為gesture_recognition.py，在樹莓派上運轉：

python3 gesture_recognition.py

此時，順序會打開攝像頭並表現及時圖像。當你的手靠近攝像頭時，順序會檢測到手勢並繪製表面跟界限框。

總結

經由過程樹莓派跟OpenCV，我們可能輕鬆實現手勢辨認。跟著技巧的壹直開展，手勢辨認在智能家居、人機交互等範疇存在廣闊的利用前景。盼望本文能幫助你入門手勢辨認，並激起你在打算機視覺範疇的興趣。