視覺演算法手勢教程

『壹』 手勢識別用什麼圖像特徵提取演算法

《基於計算機視覺的手勢識別研究》中提到了多尺度模型，它就是採用此模型提取手勢的指尖的數量和位置，將指尖和掌心連線，採用距離公式計算各指尖到掌心的距離，再採用反餘弦公式計算各指尖與掌心連線間的夾角，將距離和夾角作為選擇的特徵。對於靜態手勢識別而言，邊緣信息是比較常用的特徵。中採用的HDC提取關鍵點的識別演算法，基於用八方向鄰域搜索法提取出手勢圖像的邊緣，把圖像的邊緣看成一條曲線，然後對曲線進行處理。

『貳』 基於語法動態手勢識別有哪些方法

手勢識別分為二維和三維手勢識別。
二維手勢識別基本只不會涉及深度信息，會為用戶解決最簡單基礎的手勢操作。
這種技術不僅可以識別手型，還可以識別一些簡單的二維手勢動作，比如對著攝像頭揮揮手、確定、點選及拖拽等基礎交互手勢。此類手勢識別技術雖然在硬體要求上和二維手型識別並無區別，但是得益於更加先進的計算機視覺演算法，可以獲得更加豐富的人機交互內容。在使用體驗上也提高了一個檔次，從純粹的狀態控制，變成了比較豐富的平面控制。
這種技術已經被集成到了電視里，像樂視TV等；也被做成了基於普通攝像頭的手勢識別技術，如國內英梅吉的HandCV手勢交互系統，可以安裝在手機/PC等設備中就可以實現手勢交互，同時也深度適配VR/AR環境；還有來自以色列的EyeSight，被中國一家企業投資2000萬美金，他們的手勢識別技術同樣也是做普通攝像頭，不同於國內的這家手勢識別，以色列這家多應用於生活場景，為懶人提供福利，不用觸摸手機直接隔空操作。
總的來說，二維的手勢識別相對來說更加入門級，可以為手勢識別提供從零到一的普及。
三維的手勢識別技術相對於二維的來說更精準、更深度，可以操作除了生活場景之外的一些游戲場景，面向一些發燒級玩家。提供的解決方案有結構光，微軟的KINECT；光飛時間TOF，根據光子飛行時間進而可以推算出光子飛行的距離，得到物體的深度信息；以及目前和暴風正在合作的leap
motion的多角成像技術，使用兩個或者兩個以上的攝像頭同時攝取圖像。

『叄』 想要成為演算法工程師，要學習哪些課程一般是什麼專業的可以做

演算法工程師要求很高的數學水平和邏輯思維。需要學習高數，線性代數，離散數學，數據結構和計算機等課程。

專業要求：計算機、電子、通信、數學等專業。

演算法工程師簡介：

演算法工程師根據研究領域來分主要有音頻/視頻演算法處理、圖像技術方面的二維信息演算法處理和通信物理層、雷達信號處理、生物醫學信號處理等領域的一維信息演算法處理。

在計算機音視頻和圖形圖形圖像技術等二維信息演算法處理方面目前比較先進的視頻處理演算法：機器視覺成為此類演算法研究的核心。

另外還有2D轉3D演算法(2D-to-3D conversion)，去隔行演算法(de-interlacing)，運動估計運動補償演算法(Motion estimation/Motion Compensation)，去噪演算法(Noise Rection)。

縮放演算法(scaling)，銳化處理演算法(Sharpness)，超解析度演算法(Super Resolution),手勢識別(gesture recognition),人臉識別(face recognition)。

以上內容參考：網路-演算法工程師

『肆』 自學機器視覺應該怎麼入門

找本機器視覺的書來系統的學習。
比如：《圖像處理分析與機器視覺》、《機器視覺演算法與應用》、《機器視覺與機電一體化實踐》

『伍』 人工智慧手勢控制怎麼解釋可以應用到哪些場景

可以這么說，在人工智慧領域，「手勢識別」已經發展得非常普遍，可以廣泛應用於智能家居、智能駕駛等。用戶只要通過手勢就可以控制對應的功能，人機交互方式更加智能化、自動化。
像智匯有初的人工智慧手勢控制，具有行業領先的「不聯網識別」、「遮擋識別」等演算法優勢，識別物體形狀，判斷物體的屬性，基於AI機器視覺的三維交互方式，取代實體按鍵、觸屏接觸的二維平面交互方式，避免接觸交叉感染和觸電風險，降低實體開發周期和成本，提升科技交互效率和體驗，廣泛應用於智能汽車、智能家居、智能社區、智能手機、娃娃機、健身、AR/VR等。
可以應用的場景有汽車、空調、洗衣機、熱水器、油煙機、電梯、開關、窗簾、台燈、手機、電視、娃娃機、健身、AR/VR等。

『陸』 隔空手勢會不會攝像頭開啟

會。
隔空手勢開啟後，攝像頭會處於常開狀態，但拍攝畫面僅用於本地視覺演算法處理，不會存儲也不會上傳雲端伺服器，用戶在設備離線狀態依然可以使用隔空手勢功能。

『柒』 機器視覺演算法有哪些

機器視覺演算法基本步驟；
1、圖像數據解碼
2、圖像特徵提取
3、識別圖像中目標。
機器視覺是人工智慧正在快速發展的一個分支。
簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。
機器視覺系統是通過機器視覺產品(即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，得到被攝目標的形態信息，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號;圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特徵，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。

現在做視覺檢測的公司比較多，國內國外都有，許多視覺算是很好的。
能提供完整的機器視覺軟體解決方案，也可以為客戶提供演算法級的定製，覆蓋所有的工業應用領域，適用范圍比較廣。機器視覺的應用會越來越多，因為計算的水平越來越高，可以處理更復雜的視覺演算法；其實好多的東西，包括現在流行的GPS，最早都是外國的公司在做，程序都是中國人在做外包；
光機電的應用我個人覺得已經很成熟了，不會再有新東西。

『捌』 機器視覺演算法基本步驟

1、圖像數據解碼
2、圖像特徵提取
3、識別圖像中目標

『玖』 大疆無人機的手勢控制是怎麼做到的

機器視覺等技術
您可以通過以下步驟使用手勢控制/掌上起飛功能：
步驟一：短按再長按開關開啟飛行器，等待自檢完成，機頭朝向自己保持水平，手指低於機臂高度，人臉距離機頭30至50厘米；
步驟二：雙擊電源鍵，前臂燈黃燈慢閃，開始人臉檢測。檢測成功，飛行器將發出「滴滴」的提示音，前臂燈綠燈常亮，電機啟動，待前臂燈紅燈常亮再收回手掌。鬆手釋放飛行器後，手掌請勿停留在飛行器下方；
步驟三：若檢測失敗，前臂燈紅燈雙閃，請您重新嘗試步驟二。
溫馨提示：Spark掌上起飛最高只能飛到2.5M，手勢控制過程中遙控器也可以操控飛行器；掌上起飛與GPS信號無關。