手势识别传感器是如何工作的.docx

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1、手势识别传感器是如何工作的?目录摘要11 .序言12 .手势识别传感器的工作原理23 .如何提升手势识别传感器的识别精度？44 .软件核心功能介绍及效果演示55 .手势识别的基本原理66 .获取方式107 .小结10摘要手势识别是一种通过技术手段识别视频图像中人物手势的技术。本文详细介绍了手势识别实现的技术原理，同时基于python与Pyqt开发了一款带UI界面的手势识别系统软件，以便于进行结果显示。手势识别采用了mediapipe的深度学习算法进行手掌检测与手部的关键点定位，实时检测速度快、识别精度高。该软件可以支持图片、视频以及摄像头这3种方式进行手部动作识别，并可在界面实时显示相关检测结

2、果。本文提供了完整的PythOn代码和使用教程，给感兴趣的小伙伴参考学习，完整的代码资源文件获取方式见文末。1 .序言手势识别传感器，顾名思义是一种能够对用户手势动作进行识别的传感器。手势识别传感器可以应用于很多领域，例如医疗健康、机器人技术、人机交互和人工智能等。而手势识别技术可以用于智能家居、游戏机、虚拟现实等领域,比如通过手势控制智能电视、无人机、机器人等。手势识别技术是一种将人类手部的动作转化为机器可理解形式的技术。它可以通过分析图像或视频中的手部或身体动作，来识别并理解用户的意图或指令。手势识别技术广泛应用于人机交互、虚拟现实、增强现实、智能监控等领域。通过手势识别技术，用户可以使用

3、手势进行操作和交互，从而提供更加自然、直观的用户体验。手势识别技术目前正处于快速发展阶段，并取得了很多重要的研究进展。以下是手势识别技术目前常见的一些研究：1 .传感器技术：传感器技术在手势识别中起着关键作用，例如，深度相机、红外传感器和摄像头等设备能够捕捉到人体的姿态和动作信息；2深度学习：深度学习方法在手势识别中被广泛应用，通过使用深度神经网络模型，可以实现对复杂手势的准确识别和分类；3.实时性：实时手势识别是当前研究的一个重点，研究人员致力于提高算法的效率和响应速度，以满足实时交互的需求；4,多模态融合：多模态手势识别结合了多种传感器数据，如图像、声音和运动数据，以提高识别准确度和鲁棒性

4、；5.应用：手势识别技术在各个领域都有广泛应用，例如，在虚拟现实和增强现实中，手势识别可用于交互和控制；在医疗领域，手势识别可用于康复训练和手术操作辅助等。2 .手势识别传感器的工作原理根据Mediapipe框架中的深度学习算法进行手势识别检测，并基于此开发了一款结果可视化的手势识别系统，可以通过图片、视频、摄像头3种方式进行手部跟踪与手势识别，并且展示相应识别结果。可以识别数字以及其他多种常见的手部姿势，感兴趣的小伙伴可以自己试试。作为一种能够检测人体手势的传感器，手势识别传感器可以通过红外线、超声波、激光等方式来感知人体的手势动作，从而实现非接触式的交互方式。目前市面上有很多种手势识别传感

5、器，例如DFRObo13D手势识别传感器、使用红外动态光学传感器的手势识别传感器等。通常，手势识别传感器一种小尺寸光学数组式传感器模组，由手势识别传感器、1ED和镜头组合而成，具有手势模式和游标模式两种功能，可识别单一手势，并完成手势的自动判断功能，还可以追踪物体的尺寸、位置和亮度并即时输出。同时它内置了光源和环境光抑制滤波器，能在黑暗或低光环境下工作。它支持上、下、左、右、前、后、顺时针旋转、逆时针旋转和挥动的手势动作识别，以及支持物体接近检测等功能。许多手势识别传感器的工作原理是基于红外线反射和类似微软Kinect的深度视觉技术实现的，以PAJ7620U2手势传感器为例，由红外发光二极管和

6、一对红外光传感器组成的衍射贴片矩阵来发射和接收红外光信号，以从各个角度接收反射回来的红外线。当手或身体移动时，手或身体会产生细微的变化，这些变化会导致返回传感器的反射光强度和相位发生变化，从而识别不同的手势。微软Kinect的深度视觉技术是利用结构光和光飞时间的方法来实现的。结构光是通过投射特制的结构光图像到物体上，然后通过摄像头捕捉到由于物体表面形状不同而产生的微小位移，从而得到物体的深度信息。而光飞时间则是通过测量光子从发射器发出到被物体反射回来所用的时间来计算物体的深度信息。这两种方法都可以实现实时、非接触式的深度测量。手势识别传感器通常依赖于深度视觉技术来识别手势动作。深度视觉技术可以

7、提供手的精确位置和形状信息，从而可以识别出不同的手势。因此，深度视觉技术和手势识别传感器是相互依赖的，共同实现手势识别功能。软件初始界面如下图：公众学：时旭算法与米长小习孑势徂到条优右手手指数：O手势：None坐标：xnin:()Xmax:()ymin:0ymax:O左手一手指数：()手势：Xoiu图打开图片邕打开视频打开掇像头圜退出坐标：xmin:OXmax:Oymin:O克)膈阿同手势识别的界面如下，可识别画面中存在的多个手势，并区分左右手，同时也支持开启摄像头或视频检测:公众%:加也算法4上:&咕：J识别纯生右手手指教：2手势：Victon坐标：xmin:70Xmax:192ymin:1

8、42ymax:349手指数：0手势：Nonc坐标：xmin:0Xmax:()ymin:()物i您阿旭3 .如何提升手势识别传感器的识别精度?手势传感器的发展历史可以追溯到20世纪90年代，当时主要是通过穿戴设备如数据手套等方式来实现手势识别。随着计算机视觉技术的不断发展，基于视觉的手势识别技术逐渐兴起，成为研究的热点之一。早期基于视觉的手势识别技术是基于二维图像的识别技术，通过普通摄像头捕捉手势动作，然后通过计算机视觉算法进行识别。但是这种技术只能识别静态手势，无法处理动态手势。随着深度学习技术的进步，基于深度学习的手势识别技术得到了广泛应用。深度学习技术可以处理大规模数据，从图像中自动提取有

9、效特征，使得手势识别更加准确、稳定。此外，随着可穿戴设备、智能家居、智能医疗等领域的快速发展，手势传感器得到了广泛应用，推动了手势识别技术的不断发展。想要提升手势识别的精度，通常可以使用使用红外传感器和摄像头来捕捉手势，或使用深度学习算法来训练模型，或使用更快的处理器和更好的图像传感器来处理图像，都可以提高手势识别的准确性。还可以对传感器进行校准和标定，消除设备自身误差和环境干扰，提高测量精度。或者对手势进行预处理，如去除噪声、平滑处理等，提高手势识别的准确性和稳定性。但提升了识别精度，不可避免就会带来误触的问题。要解决误触，需要限制手势识别的范围，比如只允许用户使用特定的手势来控制设备，其他

10、的动作并不会触发设备的反馈。或者增加额外的确认步骤以及提供提示及视觉反馈,例如当用户尝试执行无效手势时，可以向他们显示错误消息或警告。也可以对使用者进行培训和指导，提高使用者的操作技能和手势识别能力。4 .软件核心功能介绍及效果演示手势识别系统主要功能包括以下几个部分：1.支持图片、视频以及摄像头这3种方式进行手部动作识别；2,可区分左右手，并显示相应手部的坐标位置，以及21个手部关键点；3 ,可显示每只手的伸出手指数；4 .可识别多种常见手势结果，并在界面上显示；(1)图片手势识别点击打开图片按钮，选择需要识别的图片即可，操作演示如下：(2)视频手势识别点击打开视频按钮，选择需要识别的视频即

11、可，操作演示如下:手势徂别系疫囱打开四片隔打开视口Q打开摄像头凰退出识别纯果右手一手指数：O手势：ne坐标：xmin:0Xmax:0yrnin:0ymax:0,左手手指教：。子势：Xone坐标：xmin:OXmax:（）ymin:Oymax:O（3）摄像头手势识别点击打开摄像头按钮，即可开启摄像头，再次点击该按钮，会关闭摄像头,操作演示如下：公众心:川也策泣上,上为官X手势徂则系优4中十4一，识别结果右手一手指数：O手势：Xone坐标：xmin:OXmax:Oymin:Oymax:O左手手指教：O手势：Xone坐标：xmin:OXmax:Oymin:Oymax:O5.手势识别的基本原理1 .基

12、本原理Mediapipe是Goog1e开源的一个多媒体处理框架，旨在为开发者提供高效、可扩展的数据流图(dataf1owgraph)方式来构建多媒体应用程序。它提供了一系列预训练好的模型和工具，用于处理视频、音频、姿势估计、手势识别等多媒体任务。Mediapipe进行手势识别的基本原理是通过检测和跟踪手部关键点来识别手势。它使用了深度学习模型和计算机视觉技术来实现这一目标。首先，mediapipe使用大量的手部图像数据进行训练，以构建一个手部姿势估计模型。在进行检测时，mediapipe加载训练好的模型，并将输入的图像传递给模型。模型会检测图像中的手部区域，并定位手部关键点的位置。一旦检测到手

13、部关键点的位置，mediapipe会利用计算机视觉技术对这些关键点进行跟踪。这有助于在连续帧之间保持关键点的一致性，以提高识别准确性。然后，根据手部关键点的位置和动作，mediapipe可以将手势分为不同的类别。这些类别可以包括手势如拳头、平手、手势指令等。2 .代码实现MediaPiPe库基于C+实现，并提供了PythOn接口，使得开发者能够方便地使用这些功能。下面是使用mediapipe进行手势识别的基本原理：安装：首先，需要安装mediapipe库。可以通过pip命令进行安装：pipinsta11mediapipe导入库：导入mediapipe库和其他必要的依赖项。pythonimpor

14、tcv2importmediapipeasmp加载模型：使用mediapipe加载已经训练好的手部关键点模型。mp.hands=mp.so1utions.handshands=mp_hands.Hands()mp_drawing=mp.so1utions.drawing_uti1s手势识别：打开摄像头并读取视频帧，将每i帧传递给hands.process()方法进行手势识别。#Coding:Utf-8cap=cv2.VideoCapture(0)#打开摄像头whi1eTrue：ret1frame=cap.read()#读取视频帧ifnotret:breakimage=cv2.cvtCo1or(

15、frame,cv2.CO1OR_BGR2RGB)#转换颜色空间resu1ts=hands.process(image)#手势识别#处理识别结果ifresu1ts.muIt1han1andmarks:forHandJandmarksinresu1ts.mu1ti_handJandmarks:mp_drawing.draw_1andmarks(frame,handjandmarks,mp-hands.HAND.CONNECTIONS)#用于指定地标如何在图中连接。forpointinhandjandmarks.1andmark:x=int(point.x*frame.shape1)y=int(point.y*frame.shapeO)cv2.circ1e(frame1(x,y),5,(0,255,0),-1)#画出关键点cv2.imshow(,GestureRecognition,frame)#显示结果ifcv2.waitKey(1)&OxFF=ord(q):break