MATLAB的实时手势识别

MATLAB的实时手势识别，整合了肤色分割、特征提取和分类模块，并支持GUI交互：

---

一、系统架构设计

---

二、代码实现

1. 图像采集模块

% 初始化摄像头
vid = videoinput('winvideo',1,'YUY2_640x480');
set(vid, 'ReturnedColorSpace', 'rgb');
triggerconfig(vid,'manual');
start(vid);

% 实时捕获循环
while true
    img = getsnapshot(vid);
    imshow(img);
    drawnow;
    
    % 执行识别流程
    [handMask, features] = processImage(img);
    gesture = classifyGesture(features);
    text(10,30,gesture,'Color','red','FontSize',20);
end

2. 肤色分割模块

function mask = skin_segmentation(img)
    % 转换到YCbCr空间
    ycbcr = rgb2ycbcr(img);
    cb = ycbcr(:,:,2);
    cr = ycbcr(:,:,3);
    
    % 动态阈值分割
    mask = (cb > 90 & cb < 130 & ...
            cr > 130 & cr < 170 & ...
            abs(cb-cr) > 15);
    
    % 形态学处理
    se = strel('disk',3);
    mask = imopen(mask,se);
    mask = imclose(mask,se);
end

3. 特征提取模块

function features = extract_features(mask)
    % 轮廓分析
    stats = regionprops(mask, 'Centroid', 'BoundingBox', 'HuMoments');
    
    % Hu矩特征
    hu = stats.HuMoments(:)';
    
    % 凸包缺陷特征
    hull = bwconvhull(mask);
    defects = bwboundaries(~hull);
    numDefects = length(defects);
    
    % 组合特征
    features = [hu, numDefects, area(mask)/numel(mask)];
end

4. 分类器实现

% 训练SVM分类器
function model = train_svm(features, labels)
    model = fitcecoc(features, labels, ...
        'Learners', templateSVM('KernelFunction','rbf', 'Standardize',true));
end

% 实时分类
function gesture = classifyGesture(features)
    persistent model
    if isempty(model)
        load('gesture_model.mat', 'model'); % 加载预训练模型
    end
    [~,score] = predict(model, features);
    [~,idx] = max(score);
    gesture = categories(idx);
end

---

三、GUI界面设计（App Designer）

% 创建GUI界面
app = uifigure('Name','手势识别系统');
ax1 = uiaxes(app, 'Position',[0.1 0.3 0.4 0.6]);
ax2 = uiaxes(app, 'Position',[0.5 0.3 0.4 0.6]);
btnTrain = uibutton(app, 'Text','训练模型', 'Position',[0.7 0.8 0.2 0.1],...
    'ButtonPushedFcn', @(btn,event) trainCallback());
txtResult = uitextarea(app, 'Position',[0.1 0.1 0.8 0.1]);

% 回调函数
function trainCallback()
    % 加载数据集
    data = load('gesture_dataset.mat');
    features = data.features;
    labels = data.labels;
    
    % 训练模型
    model = train_svm(features, labels);
    save('gesture_model.mat', 'model');
    msgbox('模型训练完成！');
end

---

四、数据集构建方法

1. 数据采集规范 采集环境：统一光照条件（500-800lux） 手势类别：至少包含0-9数字手势 采样要求：每个手势采集500张不同角度图像

2. 数据增强方法

   % 图像增强
   augmentedImg = imadjust(img, [0.2 0.8], []);
   augmentedImg = imrotate(augmentedImg, 15);
   

参考代码 基于摄像头的手势识别 www.youwenfan.com/contentcnk/78507.html

五、典型应用场景

1. 智能家居控制 手势识别开关灯、调节音量
2. 工业控制系统 通过手势操作机械臂
3. 人机交互界面 虚拟现实中的手势导航

---

六、扩展功能实现

1. 多语言支持

   % 语言切换模块
   switch getappdata(app,'Language')
       case 'EN'
           gestureNames = {'Zero','One','Two'};
       case 'CN'
           gestureNames = {'零','一','二'};
   end
   

2. 手势轨迹可视化

   % 绘制运动轨迹
   plotHistory(app, trajectoryPoints);
   

3. 语音反馈集成

   % TTS语音播报
   NET.addAssembly('System.Speech');
   speaker = System.Speech.Synthesis.SpeechSynthesizer;
   speaker.Volume = 100;
   speaker.Speak( gesture );
   

---

七、完整工程文件结构

GestureRecogSys/
├── main_app.mlapp      # GUI主程序
├── skin_segmentation.m # 肤色分割模块
├── feature_extraction.m# 特征提取模块
├── gesture_classifier.m# 分类器实现
├── datasets/           # 数据集存放
│   ├── train/
│   └── test/
└── utils/              # 工具函数
    ├── data_augment.m
    └── performance_eval.m

该方法通过模块化设计实现了完整的手势识别流程，实际应用中建议：

1. 使用AlexNet等深度网络提升复杂手势识别能力
2. 结合IMU传感器数据增强动态手势识别
3. 采用迁移学习适应不同肤色人群