计算机视觉40例之案例08石头剪刀布手势识别

手势识别演示如图1所示，针对图像内的手势给出对应的提示文字。

图1 石头剪刀布识别

本案例中，根据形状匹配完成“石头剪刀布”的识别。如图2所示，识别手势时，将与已知形状的相似度匹配值作为判断依据，与哪个已知模型最相似，就将结果识别为哪个模型所对应的手势。

图2 形状匹配

具体实现时，引入了形状匹配的概念。形状匹配用来计算两个形状之间的匹配值，通常情况下，两个对象越相似，其匹配值越小。OpenCV提供了函数cv2.matchShapes()，对两个对象的Hu矩进行比较。

针对图3，具有如下的匹配值：

1. 相同图像(A,A)的matchShape= 0.0
2. 相似图像(A,B)的matchShape= 0.0029017627247301114
3. 不相似图像(A,C)的matchShape= 0.8283119580686752

图3 不同形状

从以上结果可以看出：

1. 同一幅图像的Hu矩是不变的，二者差值为0。因此，图像A中的对象（手）和自身距离计算的结果为0；
2. 图像在发生了平移、旋转和缩放前后，二者的距离较近。例如，图像A和图像B中的对象，B中的对象是对A中的对象进行缩放、旋转和平移后得到的，因此二者的差值较小，约为0.003。
3. 不相似图像的差值较大。例如，图像A中的对象和图像C中的对象的差别较大，约为0.83。

根据上述距离来判定手势到底是属于石头剪刀布的哪一种。

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