如何用计算机视觉技术实现手部位置检测并附上Matlab代码示例？

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1. 内容介绍使用计算机视觉技术，通过人体手部定位，实现皮肤检测。

2. 部分代码pythonfunction skine=findskine(bmp) [H, W, n]=size(bmp); bmpbw=im2bw(bmp); myhsv=rgb2hsv(bmp); h=myhsv(:, :, 1) * 360; s=myhsv(:, :, 2) * 255; v=myhsv(:, :, 3) * 255;

1 内容介绍

采用计算机视觉技术人体手的位置.

2 部分代码

function skine=findskine(bmp);

[H,W,n]=size(bmp);

bmpbw=im2bw(bmp);

myhsv=rgb2hsv(bmp);

h=myhsv(:,:,1);

h=h*360;

s=myhsv(:,:,2);

s=s*255;

v=myhsv(:,:,3);

v=v*255;

for a=1:H

for b=1:W

if 0<h(a,b)&h(a,b)<40&30<s(a,b)&s(a,b)<255&20<v(a,b)&v(a,b)<255

bmpbw(a,b,1)=0;

else

bmpbw(a,b,1)=1;

end

end

end

zz=strel('square',5);

skine=imclose(bmpbw,zz);

3 运行结果

4 参考文献

[1]冯清娟, 何志宽. 一种基于计算机视觉的手指特征识别算法研究及其FPGA实现[J]. 现代电子技术, 2017, 40(012):113-116.

[2]彭辉, 聂仕媛, 梁萍,等. 基于计算机视觉的机械手跟踪定位在线识别与纠偏方法:, CN105759720A[P]. 2016.

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