C++ 如何计算手指的数量？（openCV+；轮廓检测）

我开始用

findContour

查找手的轮廓，但当我想用

convHull2

和

convxtydefect

计算手指时，我不知道该怎么办

你能帮帮我吗？这是我的密码：

if( cascade1 )
{
static CvMemStorage* storage4 = 0;
static CvMemStorage* storage5 = 0;
static CvMemStorage* storage6 = 0;
static CvMemStorage* storage7 = 0;


CvSeq* contours;
CvSeq* hand_contour = NULL;

// There can be more than one hand in an image. So create a growable sequence of hands.
// Detect the objects and store them in the sequence
CvSeq* handsO = cvHaarDetectObjects( img, cascade1, storage1,1.1, 2, CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING,cvSize(40, 40) );

storage4 = cvCreateMemStorage(0);
storage5 = cvCreateMemStorage(0);
storage6 = cvCreateMemStorage(0);
storage7 = cvCreateMemStorage(0);

cvClearMemStorage( storage4 );
cvClearMemStorage( storage5 );
cvClearMemStorage( storage6 );
cvClearMemStorage( storage7 );


// Loop the number of hands found.
for( i = 0; i < (handsO ? handsO->total : 0); i++ )
{
    // Create a new rectangle for drawing the hand
    CvRect* r = (CvRect*)cvGetSeqElem( handsO, i );

    // Find the dimensions of the hand,and scale it if necessary
    pt1.x = r->x*scale;
    pt2.x = (r->x+r->width)*scale;
    pt1.y = r->y*scale;
    pt2.y = (r->y+r->height)*scale;

    /////////////////////  start hand contour detection////////////////////////

    // after finding the hand set it as the area of intrest of the image so all of the functions after that will apply only to that area
    cvSetImageROI(Rhand, cvRect(r->x*scale, r->y*scale, r->width*scale, r->height*scale));
    /*
    / prepare the image to the findContour function
    / 1- convert it to gray
    / 2- threshhold it
    / 3- find the edge
    */
    cvShowImage( "gray hand", Rhand);
    cvThreshold( Rhand, Rhand, 1, 255, CV_THRESH_BINARY );
    cvShowImage( "Threshold hand", Rhand);
    cvCanny(Rhand, Rhand, 1, 3, 5);
    cvShowImage( "Edge hand", Rhand);

    /*
    // cloasing after threshold to test if it will be a beter result 
    IplConvKernel* kernel = 0;
    kernel = cvCreateStructuringElementEx(5,5,0,0, CV_SHAPE_RECT);
    cvDilate(Rhand,Rhand,kernel,1);
    cvErode(Rhand,Rhand,kernel,1);
    */


    // find all contour  in the image
    cvFindContours(Rhand,storage4,&contours,sizeof(CvContour),CV_RETR_LIST,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,cvPoint(0,0));

//  printf("\ncontour num%d",contours->total);
    // find the beggest contour and make it as the hand by comaring the area of each contour
    double area=0,biggestArea=0;
    while(contours)
    {
        area = fabs( cvContourArea( contours, CV_WHOLE_SEQ ) );
        //printf("\n\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\%f",area);

        if ( area > biggestArea) 
        {
        biggestArea = area; 
        hand_contour = contours;
        //printf("\n\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\biggest\\\\\\\\\\\\\\%d",hand_contour->total);
        };

        contours  =  contours->h_next;
    }

    cvWaitKey(0);       

    if(hand_contour)
    {

        hand_contour = cvApproxPoly( hand_contour, sizeof(CvContour), storage7, CV_POLY_APPROX_DP, 3, 1 );
        CvRect rect = cvBoundingRect(hand_contour, 1 );
        CvBox2D box = cvMinAreaRect2( hand_contour, storage6 );
        //draw the rectangle arround the contour
        cvRectangle( img, cvPoint(rect.x, rect.y + rect.height), cvPoint(rect.x + rect.width, rect.y), CV_RGB(255, 255, 0), 1, 8, 0 );

        // preparing to detect the finger and compute/ draw them
        CvSeq* hull = cvConvexHull2( hand_contour, 0, CV_CLOCKWISE, 0 );
        int numOfHull =hull->total;
        CvPoint*  hullPoints;
        hullPoints = ( CvPoint *)malloc((hull->total)*sizeof(CvSeq));
        cvCvtSeqToArray(hull,hullPoints);           

        CvSeq* defect = cvConvexityDefects( hand_contour, hull, storage5 );
        int numOfdefect =defect->total;
        CvConvexityDefect* defectArray;
        defectArray = (CvConvexityDefect*)malloc(sizeof(CvConvexityDefect)*numofdefect);  
        cvCvtSeqToArray(defect,defectArray); 

        /*int h1,h2;
        for(i=0; i<numofHull-1; i++)  
        { 
            h1=hull[i];
            h2=hull[i+1];
            cvLine(img, defectArray[h1],defectArray[h2],CV_RGB(255,255,255),1, CV_AA, 0 );  
        }
        int h3=hull[numofHull-1],h4=hull[0];
        cvLine(img, defectArray[h3],defectArray[h4],CV_RGB(255,255,255),1, CV_AA, 0 );  
       // Free memory.            
       free(defectArray);  
       free(hull);  */

       int m=10;
        //cvPolyLine(img,&hullPoints,&m,CV_RGB( 0, 0, 100),1,8,0);
        //cvPolyLine( img, &hullPoints, &m, 2, 0, CV_RGB(0,0,100),10, CV_AA, 0);

        cvCircle( img, cvPoint(pt1.x, pt1.y), 3, CV_RGB(255, 128, 0), 3, 8, 0 );    
        cvCircle( img, cvPoint(box.center.x, box.center.y), 3, CV_RGB(75, 243, 243), 1, 8, 0 );
        cvEllipse( img, cvPoint(pt1.x, pt1.y), cvSize(box.size.height/2, box.size.width/2), box.angle, 0, 360, CV_RGB(220, 0, 120), 2, 8, 0 );
        cvDrawContours( Rhand, hand_contour,  CV_RGB( 0, 200, 100), CV_RGB( 100, 0, 0), 1, 1, 8, cvPoint(pt1.x,pt1.y));
        cvDrawContours( img, hand_contour,  CV_RGB( 0, 200, 100), CV_RGB( 100, 0, 0), 1, 1, 8, cvPoint(pt1.x,pt1.y));
        cvShowImage( "Rhand after draw contour", Rhand);
        cvShowImage( "img After draw contour", img);

        cvResetImageROI(Rhand);
        ///////////////////// End hand contour detection////////////////////////
}
// Draw the rectangle in the input image
 cvRectangle( img, pt1, pt2, CV_RGB(0,255,0), 3, 8, 0 );
}
cvClearSeq(handsO);
}

if（级联1）
{
静态CvMemStorage*storage4=0；
静态CvMemStorage*storage5=0；
静态CvMemStorage*storage6=0；
静态CvMemStorage*storage7=0；
CvSeq*等高线；
CvSeq*手部轮廓=空；
//一张图片中可以有多只手，所以创建一个可扩展的手序列。
//检测对象并按顺序存储它们
CvSeq*handsO=cvhaardeticobjects（img、cascade1、storage1、1.1、2、CV_HAAR_DO_CANNY_修剪、cvSize（40,40））；
storage4=cvCreateMemStorage（0）；
storage5=cvCreateMemStorage（0）；
storage6=cvCreateMemStorage（0）；
storage7=cvCreateMemStorage（0）；
cvClearMemStorage（storage4）；
cvClearMemStorage（storage5）；
cvClearMemStorage（storage6）；
cvClearMemStorage（storage7）；
//循环找到的手数。
对于（i=0；i<（握手？握手->总计：0）；i++）
{
//创建用于绘制手的新矩形
CvRect*r=（CvRect*）cvgetsekelem（handsO，i）；
//找到手的尺寸，必要时进行缩放
pt1.x=r->x*刻度；
pt2.x=（r->x+r->宽度）*比例；
pt1.y=r->y*刻度；
pt2.y=（r->y+r->高度）*刻度；
/////////////////////开始手轮廓检测////////////////////////
//找到手后，将其设置为图像的内部区域，这样之后的所有功能将仅适用于该区域
cvSetImageROI（Rhand，cvRect（r->x*比例，r->y*比例，r->宽度*比例，r->高度*比例））；
/*
/为findContour函数准备图像
/1-将其转换为灰色
/2-打谷
/3-找到边缘
*/
cvShowImage（“灰手”，Rhand）；
cvThreshold（Rhand，Rhand，1255，CV_THRESH_二进制）；
cvShowImage（“阈值手”，Rhand）；
cvCanny（Rhand，Rhand，1,3,5）；
cvShowImage（“边缘手”，Rhand）；
/*
//关闭阈值后测试是否会有更好的结果
IplConvKernel*内核=0；
kernel=cvCreateStructuringElementEx（5,5,0,0，CV_-SHAPE_-RECT）；
CvExplate（Rhand，Rhand，kernel，1）；
CVE侵蚀（Rhand，Rhand，内核，1）；
*/
//查找图像中的所有轮廓
cvFindContours（Rhand、storage4和contours、sizeof（CvContours）、CV_RETR_列表、CV_CHAIN_近似值、cvPoint（0,0））；
//printf（“\n行程数量%d”，等高线->总计）；
//找到最简单的轮廓，并将每个轮廓的面积进行比较，使其成为手
双面积=0，大面积=0；
while（等高线）
{
面积=晶圆厂（等高线面积（等高线，等高线整体）；
//printf（“n\\\\\\\\\\\%f”，面积）；
如果（面积>大面积）
{
大面积=面积；
手部轮廓=轮廓；
//printf（“\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\；
};
轮廓=轮廓->h_下一步；
}
cvWaitKey（0）；
if（手部轮廓）
{
手形轮廓=CVAPROXPOLY（手形轮廓，尺寸（CVCONTOURE），存储7，CV POLY近似DP，3，1）；
CvRect rect=cvBoundingRect（手部轮廓，1）；
CvBox2D box=CVMINAREACT2（手部轮廓，存储6）；
//围绕轮廓绘制矩形
cvRectangle（img，cvPoint（rect.x，rect.y+rect.height），cvPoint（rect.x+rect.width，rect.y），CV_RGB（255，255，0），1，8，0）；
//准备检测手指并计算/绘制它们
CvSeq*外壳=CVCONVERXHULL2（手形轮廓，0，顺时针，0）；
int numohull=hull->total；
CvPoint*外壳点；
外壳点=（CvPoint*）malloc（（外壳->总）*尺寸（CvSeq））；
CVTSEQTOARRAY（船体、船体点）；
CvSeq*缺陷=CV凸度缺陷（手形轮廓、船体、仓库5）；
int numOfdefect=缺陷->总计；
CvConvexityDefect*缺陷阵列；
defectArray=（cvconverxitydefect*）malloc（sizeof（cvconverxitydefect）*numofdefect）；
CVTSEqToArray（缺陷，缺陷阵列）；
/*int h1，h2；
对于（i=0；i我不确定代码，因为我只是自己学习这一点，但由于CVConverxityDefect提供了您可以迭代所有缺陷的深度，并检查该值是否在从指尖到手的预期长度范围内。您需要查看您的手，计算出有多少缺陷你可以假设一只手的手指数是五个。使用此代码，你会有很高的准确性：
int CountFingers（cv:：Mat&img）{return 5；}