Python OpenCV - 检测手[关闭]答案

【问题标题】：Python OpenCV - Detect hands [closed]Python OpenCV - 检测手[关闭]
【发布时间】：2019-05-06 21:22:24
【问题描述】：

我们都喜欢哈尔级联。

此外，在 Python OpenCV 中，检测输入图像中的人脸非常简单：

import cv2 
img = cv2.imread("picture.jpg", 0)
haar_face = "haarcascade_frontalface_default.xml"
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(haar_face)
faces = faceCascade.detectMultiScale(img, 1.3, 5)

但是我如何检测手 遵循完全相同的方法？

我从互联网上搜索、下载和使用了很多 xml 文件，但它们的性能都很差。

谁能指出用于手部检测的 xml haarcascade 文件的良好参考？

【问题讨论】：

标签： python opencv object-detection

【解决方案1】：

使用相应的 haarcascades 文件。 stock set 中没有一个，但有人在 https://github.com/Balaje/OpenCV/tree/master/haarcascades 进行了自定义设置。（免责声明：我没有测试它。）

【讨论】：

【解决方案2】：

使用 haarcascades 进行手部检测不会给出非常稳健的检测结果，因为手部可能存在不同的姿势。因此，张开的手或拳头将需要单独的 haarcascades。尽管 haarcascades 不能很好地处理旋转。

如果您的硬件允许，您可以使用深度神经网络来检测手部。非常稳健的方法是检测身体姿势并从中提取手部关键点：

非常健壮但也非常消耗资源/速度很慢（GPU 是必须的）：
https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose

不太准确但速度更快：
https://github.com/ildoonet/tf-pose-estimation

新的和有前途的，但对我来说未经测试：
https://github.com/tensorlayer/openpose-plus

【讨论】：