标签:图像识别 enh pic Matlab graypic end 手势 预处理 模板
1 简介
手势识别系统是现阶段的热点研究方向之一,本系统利用图像预处理,手势分割,手势识别等相关处理技术,对简单手势进行识别.图片预处理是将图像进行灰度化,边缘检测,平滑等预处理,然后将预处理后的图片采用二值化方法进行手势分割,经过处理后再把手势与手势库里的图片进行对比来实现手势识别.本系统遵循简单可靠的理念,选择了像素对比的方法.
2 部分代码
function [ pic_enh ] = localenhance( graypic ) %LOCALENHANCE 此处显示有关此函数的摘要 % 此处显示详细说明 E=2.0; % 这些参数可以适当调整 局部增强 k0=0.4; k1=0.02; k2=0.4; M=mean2(graypic);%计算全局灰度 D=std2(graypic);%计算全局标准差 [m,n]=size(graypic); pic_enh = zeros(m,n); for x=2:m-1 for y=2:n-1 h=graypic(x-1:x+1,y-1:y+1);%选择每个像素点的3*3邻域 m=mean2(h);%局部灰度 d=std2(h);%局部穷差d if (m<=k0*M && d<=k2*D && d>=k1*D) pic_enh(x,y)=E*graypic(x,y); else pic_enh(x,y)=graypic(x,y); end end end end
3 仿真结果
4 参考文献
[1]王忠祥, 姜明明, 谢伟,等. 手势识别在Matlab中的仿真设计[J]. 南方农机, 2021, 52(13):3.
部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。
标签:图像识别,enh,pic,Matlab,graypic,end,手势,预处理,模板 来源: https://blog.csdn.net/qq_59747472/article/details/122150543
本站声明: 1. iCode9 技术分享网(下文简称本站)提供的所有内容,仅供技术学习、探讨和分享; 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关; 3. 关于本站的所有言论和文字,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关; 4. 本站文章均是网友提供,不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属;如您发现该文章侵犯了您的权益,可联系我们第一时间进行删除; 5. 本站为非盈利性的个人网站,所有内容不会用来进行牟利,也不会利用任何形式的广告来间接获益,纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。