Python 使用OpenCV检测手部

我想使用openCV来检测一个人何时举起或放下一只手或双手。我已经浏览了python opencv提供的教程，但似乎没有一本能胜任这项工作。在这两个人的前面有一个摄像头，距离他们大约50厘米（所以你可以从腰部以上看到他们）。这个人可以举起或放下每只手臂，或者两只手臂，我必须检测他们何时这样做。（摄像机安装在过山车的横杆上；这意味着背景总是在变化）

如何在尽可能快的时间内检测到这一点？它不必是实时检测，但不必超过0.5秒。整个图像为640x480。现在，由于手只能出现在图像的顶部，这将使搜索区域减少一半=>640x240。这将减少在不断变化的背景中搜索特定对象（手）的问题

谢谢,，

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Stefan F.

您可以尝试非常基本但非常有效且快速的解决方案： 在图像的上半部分：

canny边缘检测

具有足够结构元素的形态学（侵蚀/扩张的简单组合也可能足够）

使用自适应阈值转换为BW

使用表示预期覆盖区域的掩码对结果进行Xor

在掩码的每个区域中由xor返回的索引数是您应该使用的索引

这非常快，您可以在0.5秒内进行多次迭代，并使用平均值。此外，您还可以检测人脸并使用它们来调整遮罩的位置，但这将更加昂贵：）

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希望对您有所帮助

您可以尝试非常基本但非常有效且快速的解决方案： 在图像的上半部分：

canny边缘检测

具有足够结构元素的形态学（侵蚀/扩张的简单组合也可能足够）

使用自适应阈值转换为BW

使用表示预期覆盖区域的掩码对结果进行Xor

在掩码的每个区域中由xor返回的索引数是您应该使用的索引

这非常快，您可以在0.5秒内进行多次迭代，并使用平均值。此外，您还可以检测人脸并使用它们来调整遮罩的位置，但这将更加昂贵：）

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希望这能有所帮助

您是否可以详细说明您在示例中遗漏了什么？您好。对本文提出的算法可以在HSV颜色空间中进行肤色检测，但我需要检测整个手+手臂，而不仅仅是手势。有时我的手可能是有色的，有时这个人可能戴着手套。你能不能详细说明一下你在这个例子中遗漏了什么？喂。对本文提出的算法可以在HSV颜色空间中进行肤色检测，但我需要检测整个手+手臂，而不仅仅是手势。有时我的手可能是有色的，有时这个人可能戴着手套。