반응형 손인식3 수화 인식 프로젝트 - [7일차] 5일차 + convex Defects (openCV) 5일차를 합치는 이유 : 배경 전체를 검사하고 인식하는 방법은 비효율적이고 배경의 영역이 더 클 경우 결과가 잘 나오지 않는 문제 발생. 이를 해결하기 위해, 손을 놔둘 부분만 잘라서 검사하고자 함. Cv2. selectROI를 이용하여 특정 영역 지정. 5일차랑 합친 부분에 대한 결과물 : https://youtu.be/A_2Aeo579z8 YouTube www.youtube.com 현 문제점 : 손가락을 접어도 손가락으로 인식이 됨. 손의 중심을 구해야함. 이를 해결하기 위해, convex Defects를 이용하고자 함. 이에 대한 결과물 : 현재 수정한 코드 : import cv2 as cv import numpy as np from PIL import Image import os import ti.. 2020. 3. 9. 수화 인식 프로젝트 - [6일차] 다시 정리하기 (openCV) 기존 코드 : import numpy as np import cv2 from PIL import Image def backSubtraction(): try: cap=cv2.VideoCapture(0) except: print('camera_errro1') return while True: ret, frame = cap.read() cv2.imshow("VideoFrame", frame) if not ret: print('camera_error2') break dst = frame.copy() test = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2YCrCb) mask_hand = cv2.inRange(test, np.array([0,133,77]),np.array([255,173,127.. 2020. 3. 6. 수화 인식 Project - [3일차] 손 인식하기(openCV) 1, 2일차는 openCV에 대해 공부 및 따로 게시글을 작성하지 않았습니다. import cv2 import numpy as np def cont(): try: cap=cv2.VideoCapture(0) except: print('camera_errro') return while True: ret, frame = cap.read() if not ret: print('camera2_error') break dst = frame.copy() test = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2YCrCb) mask_hand = cv2.inRange(test, np.array([0,133,77]),np.array([255,173,127])) #test = cv2.cvtColor(frame.. 2020. 2. 2. 이전 1 다음 반응형
