kinect指尖识别

来源： 张维祥的日志

对于普通摄像头下的手指识别，大多是基于模板匹配，神经网络和统计分析甚至于借助颜色指套等进行，但因为环境干扰太多，识别效果不好，而且大多只能识别手整体的运动，而不能识别手指的运动。本文是基于kinect摄像头实现的，由于它支持深度图像，可以排除复杂的背景，而且支持例如openNI和win SDK中的骨骼识别，因此较易获取手掌位置。无法将代码贴出，见谅。算法主要基于opencv实现。识别大体步骤如下：
1.获得深度图像

2.通过nite等算法获取掌心位置

3.通过深度等策略判断获取手掌区域，排除干扰，对该区域进行处理

4.利用图像细化算法结合形态学开闭运算可去除手指，保留手掌


5。通过获取图像运算可获得细化的手指（见上）

6.结合canny和平滑运算，hough变换（PPHT算法），获取手指坐标。

 

7.经过结果筛选处理可得到最终结果。

因为最后只是对几个线段进行运算，速度很快，所以实时效果很好。