opencv 輪廓描述

上午主要學習了鏈碼的有關知識,鏈碼是一種表示方法,是用於表示有順序連接的具有指定長度了方向的直線段組成的邊界線,典型的情況下,這種表示方法基於4或8連接,

經常選用更大間隔的網格對邊界進行重採樣,邊界的鏈碼取決於初始點,然而,此編碼可以通過簡單的過程實現初始點的歸一化,將鏈碼看成是方向編號的循環序列,並對起點進行重新定義使得到的標號序列爲最小值,也可以通過用鏈碼的一次差分代替鏈碼進行自身歸一化,以便適應旋轉變化;

 

還用多邊形近似,方法有最小周長多邊形、聚合技術和拆分技術,最小周長就是在這個輪廓中用最小的像素描述出這個圖像的輪廓,還有聚合技術:基於平均誤差和其他準則的聚合廣泛應用於多邊形的近似,One,沿着邊界尋找聚合點,知道適合聚合點的最小平方誤差超過預設的門限值,也就是誤差控制,直線繼續沿着邊界尋找直至 誤 差 再次超過門限值再次聚合新的點;

 

基本思路是,先根據輪廓和凸起識別出人手,然後採樣人手顏色的特徵點進行跟蹤,將人手區域確定爲ROI,在ROI中對手勢進行識別,最終達到人機交互的功能,或者是先識別出手指套的顏色,

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