OpenKinect 手势识别应用开发指南

安装 OpenKinect 和 libfreenect OpenKinect 是一个基于光_depth技术的深度传感器处理库，libfreenect 是其核心模块。在安装这些库之前，请确保您的系统环境支持 OpenNI2。您可以通过以下方式安装：

在终端中执行以下命令以安装 OpenKinect 和 libfreenect：

pip install openkinect
pip install libfreenect

注意：安装 OpenNI2 是前提条件。如果尚未安装，请访问 OpenNI2 官方网站获取最新版本。

应用程序功能概述以下是最终应用程序的功能模块和预期功能：

gestures 模块

由手势识别算法引擎组成

支持多手势识别和实时处理

输出带注释的深度图像（BGR 格式）

手势处理功能流程

输入：单通道深度图像（Kinect 深度传感器获取）

输出：带注释的 BGR 彩色图像和扩展手指数量估计

功能：清晰分割手部区域（白色）、绘制凸包（绿线）、识别凸缺陷（绿色点）和扩展手指数量

目标实现效果无论手指的伸展情况如何，该算法：

会准确分割手部区域并绘制它们的凸包

会识别和标注手指间空间的凸缺陷

能正确推算伸出手指数（类似评分系统）

保持对拳头状态的准确检测

传感器访问与图像处理在开发手势识别应用之前，需要确保 Keystone fares 的访问和图像显示稳定。

访问Kinect 3D传感器 使用 OpenKinect 模块：

import openkinect as ok
depth, timestamp = ok.sync_get_depth()
# depth 是单通道深度图像数组

图像格式转换 深度图像的处理步骤如下：

Standardization: 将 11 位深度图像转换为 8 位格式。

Clipping: 约束值范围为 0～1023

cast: 将浮点数转换为 uint8

depth = ok.depth_to_mm(depth)
# 转换为毫米单位
depth = (depth * 500).astype(np.uint8)
# 或者直接将深度值缩放并类型转换
depth = (depth * 255 / 1024).astype(np.uint8)

传感器兼容性为了兼容 OpenNI 的传感器，请确保已安装 OpenCV 支持 OpenNI。

安装示例：

git clone https://github.com/robotpkg/OpenCV.git
cd OpenCV
mkdir build
cmake -DWITH_OPENNI2=ON ..
make

代码实现示例以下是完整的手势识别应用程序示例代码：

import cv2
import openkinect as ok
def read_frame():
    global capture
    if not capture.grab():
        return False, None
    depth, timestamp = capture.retrieve(cv2.CAP_OPENNI_DEPTH)
    # 转换为 8 位图像
    depth = (depth * 255 / 1024).astype(np.uint8)
    return True, depth
def draw_hand Helpers( img_draw ):
    h, w = img_draw.shape[:2]
    cv2.circle(img_draw, (w//2, h//2), 3, (0,102,255), 2 )
    cv2.rectangle(img_draw, (w//3, h//3), (w*2//3, h*2//3), (0,102,255), 2 )
def main():
    global capture
    capture = cv2.VideoCapture( -1 )
    capture.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640)
    capture.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)
    num_frames = 0
    while True:
        success, depth_img = read_frame()
        if not success:
            break
        num_fingers, img_draw = recognize depth_img
        draw_hand Helpers(img_draw)
        cv2.putText(img_draw, str(num_fingers), (30, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255,255,255))
        cv2.imshow("hand gesture recognition", img_draw)
        if cv2.waitKey(10) == 27:
            break
if __name__ == "__main__":
    main()