ros利用OpenCV的手势识别源代码

### 关于ROS中使用OpenCV进行手势识别的源代码 在ROS环境中，利用OpenCV可以实现多种计算机视觉任务，其中包括手势识别。以下是基于现有技术的一个简单示例程序，用于说明如何结合`cv_bridge`和`image_transport`来完成手势识别的任务。 #### 源码示例 以下是一个基本的手势识别节点示例： ```python #!/usr/bin/env python3 import rospy from sensor_msgs.msg import Image from cv_bridge import CvBridge, CvBridgeError import cv2 import numpy as np class GestureRecognizer: def __init__(self): self.bridge = CvBridge() self.image_subscriber = rospy.Subscriber("/camera/image_raw", Image, self.callback) def callback(self, data): try: frame = self.bridge.imgmsg_to_cv2(data, "bgr8") # 将ROS图像消息转换为OpenCV格式[^2] except CvBridgeError as e: rospy.logerr(e) gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换为灰度图像以便后续处理 _, thresholded = cv2.threshold(gray_frame, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # 阈值分割 contours, _ = cv2.findContours(thresholded.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2:] # 寻找轮廓 if len(contours) > 0: contour = max(contours, key=cv2.contourArea) # 获取最大面积的轮廓 hull = cv2.convexHull(contour) # 计算凸包 defects = cv2.convexityDefects(contour, cv2.convexHull(contour, returnPoints=False)) # 凸缺陷计算 fingers_count = 0 if defects is not None: for i in range(defects.shape[0]): s, e, f, d = defects[i][0] start = tuple(contour[s][0]) end = tuple(contour[e][0]) far = tuple(contour[f][0]) a = np.sqrt((end[0] - start[0])**2 + (end[1] - start[1])**2) b = np.sqrt((far[0] - start[0])**2 + (far[1] - start[1])**2) c = np.sqrt((end[0] - far[0])**2 + (end[1] - far[1])**2) angle = np.arccos((b**2 + c**2 - a**2) / (2 * b * c)) if angle <= np.pi/2: fingers_count += 1 cv2.putText(frame, str(fingers_count), (10, 70), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 3, (0, 255, 0), 2) # 显示手指数量 cv2.imshow("Gesture Recognition", frame) # 展示原始帧 cv2.waitKey(1) if __name__ == '__main__': rospy.init_node('gesture_recognition', anonymous=True) gesture_recognizer = GestureRecognizer() try: rospy.spin() # 循环等待回调函数执行 except KeyboardInterrupt: print("Shutting down") finally: cv2.destroyAllWindows() ``` 此代码实现了以下几个主要功能： - 使用`CvBridge`将ROS图像数据转换为OpenCV可用的数据结构。 - 对输入图像应用阈值化操作以提取手部区域。 - 利用轮廓检测方法找到手掌边界并进一步分析其几何特性。 - 基于凸缺陷的数量估计伸出的手指数目，并将其显示在屏幕上。 #### 安装依赖项 为了运行上述代码，请先确认已安装必要的软件包。可以通过如下命令安装所需的OpenCV版本[^3]: ```bash sudo apt install libopencv-dev python3-opencv ``` 如果是在特定硬件平台上部署（例如NVIDIA Jetson AGX），则可能还需要额外配置环境以及下载配套资源文件[^4]。 ---