摘要：手势可以来自身体各部分运动，是人类的基本特征，但一般是指面部和手。手势识别技术的发展使人们能够摆脱环境和输入设备的影响，实现人与机器或其他设备进行自然而有效的交互。

本系统在Visual Studio 2012中安装OpenCV函数库，以C++为开发语言进行编程。基于OpenCV的手势识别，首先选择本地手势图片进行识别或者打开本机摄像头获取摄像头当前帧，然后建立基于HSV颜色空间的肤色分割，对颜色空间转换后的图像进行二值化处理，再进行滤波除噪，形态学滤波等图片预处理操作，对得到的图像进行轮廓提取与筛选获取手势区域，最后查找轮廓凸包点并计算其总数，将凸包点数量转换为数字。

本文的写作思路安排如下：首先研究了手势识别的技术背景及其发展，总结了国内外对手势识别的各项研究发展状况和关于本课题所研究的内容及其意义的论述。再根据实现手势识别的大致流程具体描述了常用的几种技术方法并对这些方法进行合理的对比分析，也为后文的各个功能模块具体采用什么方法作铺垫。然后说明关键功能的实现方法，遇到的问题及其解决方案。再次写明了关于此系统的具体测试方案及详细过程。最后对该课题进行总结和展望，致谢所有帮助我的人。

关键词：OpenCV  手势识别  摄像头  计算机视觉  人机交互

目录

摘要

Abstract

第一章 引言-1

1.1 研究背景及发展-1

1.2 国内外研究现状-1

1.3 课题研究意义及其主要研究内容-2

第二章 系统开发对社会的影响-3

第三章 开发环境和关键技术简介-4

3.1 系统开发环境及其配置-4

3.2 关键技术-8

第四章 系统分析-9

4.1 系统设计概述-9

4.2基本设计概念和处理流程-9

4.3需求分析-9

第五章 功能分析-11

5.1 手势图像采集-11

5.2 肤色分割-11

5.2.1 RGB颜色空间-11

5.2.2 HSV颜色空间-12

5.2.3 YCrCb 颜色空间-13

5.3 图像预处理-13

5.4 轮廓-14

5.4.1 查找轮廓和绘制轮廓-14

5.4.2 深入分析轮廓-14

5.4.3 轮廓的匹配-14

第六章 系统的设计与实现-15

6.1 系统结构划分-15

6.2 系统功能模块-15

6.2.1采集手势图像-15

6.2.2 转换颜色空间-17

6.2.3 图像二值化-17

6.2.4 图像预处理-17

6.2.5 手势轮廓的提取与筛选-18

6.2.6 凸包检测与识别结果-18

第七章 系统测试-20

7.1界面测试-20

7.2 颜色空间转换-22

7.3 图像二值化和图像预处理-22

7.4 轮廓-24

7.4.1 多边形逼近-24

7.4.2 矩形边界框-25

7.4.3 轮廓的凸包和凸包缺陷-26

结语-27

参考文献-28

致谢-29