Rozpoznawanie gestów na podstawie obrazu dostarczonego w czasie rzeczywistym z wykorzystaniem biblioteki OpenCV

Celem pracy jest zaplanowanie oraz implementacja procesu prowadzącego do rozpoznania postury dłoni użytkownika przedstawionej na obrazie z kamery internetowej. Proces ten przebiega w kilku etapach. Pierwszym z nich jest wyodrębnianie ręki z użyciem detektora skóry. Następnie sylwetka poddawana jest standaryzacji, która polega na zlokalizowaniu linii nadgarstka i odrzuceniu fragmentu przedstawiającego przedramię. W celu dokonania identyfikacji wynik opisywany jest przy pomocy odpowiednio dobranych deskryptorów kształtu i podawany jako wejście modelu klasyfikacji.

This thesis project is aimed at planning and implementation of the process, that leads to hand posture recognition in a feed of a video camera. There are a few stages of the process. The first one is distinction of the arm using the skin detector. The next step is standardization of the silhouette – localizing the hand and rejecting the rest of the arm. In order to identify, the result is described using appropriately selected shape descriptors and passed to a classification model as an argument.