视觉算法手势教程

‘壹’ 手势识别用什么图像特征提取算法

《基于计算机视觉的手势识别研究》中提到了多尺度模型，它就是采用此模型提取手势的指尖的数量和位置，将指尖和掌心连线，采用距离公式计算各指尖到掌心的距离，再采用反余弦公式计算各指尖与掌心连线间的夹角，将距离和夹角作为选择的特征。对于静态手势识别而言，边缘信息是比较常用的特征。中采用的HDC提取关键点的识别算法，基于用八方向邻域搜索法提取出手势图像的边缘，把图像的边缘看成一条曲线，然后对曲线进行处理。

‘贰’ 基于语法动态手势识别有哪些方法

手势识别分为二维和三维手势识别。
二维手势识别基本只不会涉及深度信息，会为用户解决最简单基础的手势操作。
这种技术不仅可以识别手型，还可以识别一些简单的二维手势动作，比如对着摄像头挥挥手、确定、点选及拖拽等基础交互手势。此类手势识别技术虽然在硬件要求上和二维手型识别并无区别，但是得益于更加先进的计算机视觉算法，可以获得更加丰富的人机交互内容。在使用体验上也提高了一个档次，从纯粹的状态控制，变成了比较丰富的平面控制。
这种技术已经被集成到了电视里，像乐视TV等；也被做成了基于普通摄像头的手势识别技术，如国内英梅吉的HandCV手势交互系统，可以安装在手机/PC等设备中就可以实现手势交互，同时也深度适配VR/AR环境；还有来自以色列的EyeSight，被中国一家企业投资2000万美金，他们的手势识别技术同样也是做普通摄像头，不同于国内的这家手势识别，以色列这家多应用于生活场景，为懒人提供福利，不用触摸手机直接隔空操作。
总的来说，二维的手势识别相对来说更加入门级，可以为手势识别提供从零到一的普及。
三维的手势识别技术相对于二维的来说更精准、更深度，可以操作除了生活场景之外的一些游戏场景，面向一些发烧级玩家。提供的解决方案有结构光，微软的KINECT；光飞时间TOF，根据光子飞行时间进而可以推算出光子飞行的距离，得到物体的深度信息；以及目前和暴风正在合作的leap
motion的多角成像技术，使用两个或者两个以上的摄像头同时摄取图像。

‘叁’ 想要成为算法工程师，要学习哪些课程一般是什么专业的可以做

算法工程师要求很高的数学水平和逻辑思维。需要学习高数，线性代数，离散数学，数据结构和计算机等课程。

专业要求：计算机、电子、通信、数学等专业。

算法工程师简介：

算法工程师根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。

在计算机音视频和图形图形图像技术等二维信息算法处理方面目前比较先进的视频处理算法：机器视觉成为此类算法研究的核心。

另外还有2D转3D算法(2D-to-3D conversion)，去隔行算法(de-interlacing)，运动估计运动补偿算法(Motion estimation/Motion Compensation)，去噪算法(Noise Rection)。

缩放算法(scaling)，锐化处理算法(Sharpness)，超分辨率算法(Super Resolution),手势识别(gesture recognition),人脸识别(face recognition)。

以上内容参考：网络-算法工程师

‘肆’ 自学机器视觉应该怎么入门

找本机器视觉的书来系统的学习。
比如：《图像处理分析与机器视觉》、《机器视觉算法与应用》、《机器视觉与机电一体化实践》

‘伍’ 人工智能手势控制怎么解释可以应用到哪些场景

可以这么说，在人工智能领域，“手势识别”已经发展得非常普遍，可以广泛应用于智能家居、智能驾驶等。用户只要通过手势就可以控制对应的功能，人机交互方式更加智能化、自动化。
像智汇有初的人工智能手势控制，具有行业领先的“不联网识别”、“遮挡识别”等算法优势，识别物体形状，判断物体的属性，基于AI机器视觉的三维交互方式，取代实体按键、触屏接触的二维平面交互方式，避免接触交叉感染和触电风险，降低实体开发周期和成本，提升科技交互效率和体验，广泛应用于智能汽车、智能家居、智能社区、智能手机、娃娃机、健身、AR/VR等。
可以应用的场景有汽车、空调、洗衣机、热水器、油烟机、电梯、开关、窗帘、台灯、手机、电视、娃娃机、健身、AR/VR等。

‘陆’ 隔空手势会不会摄像头开启

会。
隔空手势开启后，摄像头会处于常开状态，但拍摄画面仅用于本地视觉算法处理，不会存储也不会上传云端服务器，用户在设备离线状态依然可以使用隔空手势功能。

‘柒’ 机器视觉算法有哪些

机器视觉算法基本步骤；
1、图像数据解码
2、图像特征提取
3、识别图像中目标。
机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。
简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

现在做视觉检测的公司比较多，国内国外都有，许多视觉算是很好的。
能提供完整的机器视觉软件解决方案，也可以为客户提供算法级的定制，覆盖所有的工业应用领域，适用范围比较广。机器视觉的应用会越来越多，因为计算的水平越来越高，可以处理更复杂的视觉算法；其实好多的东西，包括现在流行的GPS，最早都是外国的公司在做，程序都是中国人在做外包；
光机电的应用我个人觉得已经很成熟了，不会再有新东西。

‘捌’ 机器视觉算法基本步骤

1、图像数据解码
2、图像特征提取
3、识别图像中目标

‘玖’ 大疆无人机的手势控制是怎么做到的

机器视觉等技术
您可以通过以下步骤使用手势控制/掌上起飞功能：
步骤一：短按再长按开关开启飞行器，等待自检完成，机头朝向自己保持水平，手指低于机臂高度，人脸距离机头30至50厘米；
步骤二：双击电源键，前臂灯黄灯慢闪，开始人脸检测。检测成功，飞行器将发出“滴滴”的提示音，前臂灯绿灯常亮，电机启动，待前臂灯红灯常亮再收回手掌。松手释放飞行器后，手掌请勿停留在飞行器下方；
步骤三：若检测失败，前臂灯红灯双闪，请您重新尝试步骤二。
温馨提示：Spark掌上起飞最高只能飞到2.5M，手势控制过程中遥控器也可以操控飞行器；掌上起飞与GPS信号无关。