├── README.md
└── shitoujiandaobu.py


/README.md:
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 1 | ## opencv手势识别 ##
 2 | 基于opencv实现的石头剪刀布的人机交互小游戏。
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 4 | > 虽说原理很简单，但是实现起来，还是有一些复杂的，首先声明代码并非原创，所以有些部分我也不太明了，毕竟自己学习Python+opencv才一个月左右
 5 | > 
 6 | > 上图来看看吧。
 7 | > ![石头剪刀布](http://img.blog.csdn.net/20180321100843712?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvc3dpdGNoX2xvdmVfY2FzZQ==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast)
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11 | > 能力有限，但也是把这位大神的代码移植到了3.0上，而且是可以运形的，我发现了几个问题：
12 | > 
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14 |  1. 他的算法，他区别手势的算法，应该是利用手势遮挡的屏幕的大小来区分，因为在调试过程中，往往遇到识别错误的情况，就是把石头识别成了布。
15 |  2. 他的局限性，就是他的项目对于摄像头背景要求比较高，比如我昨天在宿舍测试，基本都是不准的，因为我看到他膨胀之后的图基本都是乱的，因为宿舍的背景太乱，物体太多，所以调试的时候尽量使背景整洁，最好是一面纯色的墙。
16 |  3. 拓展：我在想可不可以对接Face++api的手势识别做一些小游戏呢，比如手势翻页，手势开关音乐，感觉还是很简单的，估计几十行代码就可以实现了。
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18 | > 总之还是有收获的。
19 | > 我的个人博客--[个人站](http://wenzheng.club)
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/shitoujiandaobu.py:
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  1 | # coding=utf-8
  2 | # -*- coding: cp936 -*-
  3 | ###资源网址：http://blog.csdn.net/u013480370/article/details/38389089 这位大哥的时python2.7，不适用于现在的3.0+
  4 | # 并不能用，经过我以下的修改，可以了。本人博客：wenzheng.club
  5 | import cv2
  6 | import numpy
  7 | import time
  8 | import random
  9 | import os
 10 | def judge():
 11 |     # 构造一个3×3的结构元素
 12 |     # return 0 stone ,1 jiandao, 2 bu
 13 |     img = cv2.imread("wif.jpg", 0)
 14 |     element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (11, 11))
 15 |     dilate = cv2.dilate(img, element)
 16 |     erode = cv2.erode(img, element)
 17 |     # 将两幅图像相减获得边，第一个参数是膨胀后的图像，第二个参数是腐蚀后的图像
 18 |     result = cv2.absdiff(dilate, erode);
 19 |     # 上面得到的结果是灰度图，将其二值化以便更清楚的观察结果
 20 |     retval, result = cv2.threshold(result, 40, 255, cv2.THRESH_BINARY);
 21 |     # 反色，即对二值图每个像素取反
 22 |     result = cv2.bitwise_not(result);
 23 |     """
 24 | python-opencv图像的位操作：图像与运算cv2.bitwise_and，图像或运算cv2.bitwise_or，图像非运算cv2.bitwise_not与图像异或运算cv2.bitwise_xor。
 25 | 
 26 | 1）图像与运算-cv2.bitwise_and(src1, src2, dst=None, mask = None)
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 28 | 2）图像或运算-cv2.bitwise_or(src1, src2, dst=None, mask = None)
 29 | 
 30 | 3）图像非运算-cv2.bitwise_not(src1, src2, dst=None, mask = None)
 31 | 
 32 | 图像非运算的效果：一个二值图，将黑色转为白色，白色转为黑色。
 33 |     """
 34 |     result = cv2.medianBlur(result, 23)
 35 |     #cv2.imshow("test",result)
 36 |     """
 37 | 这里介绍非线性过滤器——中值滤波器。
 38 | 由于中值滤波器对消除椒盐现象特别有用。所以我们使用第二篇教程中椒盐函数先对图像进行处理，将处理结果作为示例图片。
 39 | 调用中值滤波器的方法与调用其他滤波器的方法类似，如下：
 40 | result = cv2.medianBlur(image,5)  
 41 | 函数返回处理结果，第一个参数是待处理图像，
 42 | 第二个参数是孔径的尺寸，一个大于1的奇数。
 43 | 比如这里是5，中值滤波器就会使用5×5的范围来计算。即对像素的中心值及其5×5邻域组成了一个数值集，对其进行处理计算，当前像素被其中值替换掉。
 44 |     """
 45 |     a = []
 46 |     posi = []
 47 |     width = []
 48 |     count = 0
 49 |     area = 0
 50 |     #这个大神的计算方法，我一时也解析不出来，应该是依靠手势面积来计算的
 51 |     for i in range(result.shape[1]):
 52 |         for j in range(result.shape[0]):
 53 |             if (result[j][i] == 0):
 54 |                 area += 1
 55 |     for i in range(result.shape[1]):
 56 |         if (result[5 * result.shape[0] // 16][i] == 0 and result[5 * result.shape[0] // 16][i - 1] != 0):
 57 |             count += 1
 58 |             width.append(0)
 59 |             posi.append(i)
 60 |         if (result[5 * result.shape[0] // 16][i] == 0):
 61 |             width[count-1]+= 1    # 如果在这里报错，是因为背景问题，请让手的背景尽量整洁
 62 |     #这里是调试用的代码可以注释掉
 63 |     print ('the pic width is ',result.shape[1],'\n')
 64 |     for i in range(count): 
 65 |         print ('the ',i,'th',' ','is')
 66 |         print ('width ',width[i] )
 67 |         print ('posi ',posi[i],'\n')
 68 |     print (count,'\n')
 69 |     print ('area is ',area,'\n')
 70 |     cv2.line(result,(0,5*result.shape[0]//16),(214,5*result.shape[0]//16),(0,0,0))
 71 |     cv2.namedWindow("fcuk") 
 72 |     cv2.imshow("fcuk",result) 
 73 |     cv2.waitKey(0) 
 74 |     #这里是调试用的代码可以注释掉
 75 |     # 判定时间
 76 |     width_length = 0
 77 |     width_jiandao = True
 78 |     for i in range(count):
 79 |         if width[i] > 45:
 80 |             # print 'bu1';
 81 |             return 2;
 82 |         if width[i] <= 20 or width[i] >= 40:
 83 |             width_jiandao = False
 84 |         width_length += width[i]
 85 |     if width_jiandao == True and count == 2:
 86 |         return 1;
 87 |     if (area < 8500):
 88 |         print ('shi tou')
 89 |         return 0;
 90 |     print("width_leng", width_length)
 91 |     if (width_length < 35):
 92 |         # 这个时候说明照片是偏下的，所以需要重新测定。
 93 |         a = []
 94 |         posi = []
 95 |         width = []
 96 |         count = 0
 97 |         for i in range(result.shape[1]):
 98 |             if (result[11 * result.shape[0] // 16][i] == 0 and result[11 * result.shape[0] // 16][i - 1] != 0):
 99 |                 count += 1
100 |                 width.append(0)
101 |                 posi.append(i)
102 |             if (result[11 * result.shape[0] // 16][i] == 0):
103 |                 width[count - 1] += 1
104 |         """ 
105 |         print 'the pic width is ',result.shape[1],'\n' 
106 |         for i in range(count): 
107 |             print 'the ',i,'th',' ','is'; 
108 |             print 'width ',width[i] 
109 |             print 'posi ',posi[i],'\n' 
110 |         print count,'\n' 
111 |         print 'area is ',area,'\n' 
112 |         """
113 |     width_length = 0
114 |     width_jiandao = True
115 |     for i in range(count):
116 |         if width[i] > 45:
117 |             print ('bu1')
118 |             return 2;
119 |         if width[i] <= 20 or width[i] >= 40:
120 |             width_jiandao = False
121 |         width_length += width[i]
122 |     if width_jiandao == True and count == 2:
123 |         return 1;
124 |     if (area > 14000 or count >= 3):
125 |         print ('bu2')
126 |         return 2;
127 |     if (width_length < 110):
128 |         print ('jian dao')
129 |         return 1;
130 |     else:
131 |         print('bu3')
132 |         return 2;
133 | def game():
134 |     fuck = []
135 |     fuck.append("石头")
136 |     fuck.append("剪刀")
137 |     fuck.append("布")
138 |     capture = cv2.VideoCapture(0)
139 |     cv2.namedWindow("camera", 1)
140 |     start_time = time.time()
141 |     print("给你5秒的时间把手放到方框的位置\n")
142 |     while (1):
143 |         ha, img = capture.read()
144 |         end_time = time.time()
145 |         cv2.rectangle(img, (426, 0), (640, 250), (170, 170, 0))
146 |         cv2.putText(img, str(int((5 - (end_time - start_time)))), (100, 100), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, 255)
147 |         cv2.imshow("camera", img)
148 |         if (end_time - start_time > 5):
149 |             break
150 |         if (cv2.waitKey(30) >= 0):
151 |             break
152 |     ha, img = capture.read()
153 |     capture.release()
154 |     cv2.imshow("camera", img)
155 |     img = img[0:210, 426:640]
156 |     cv2.imwrite("wif.jpg", img)
157 |     p1 = judge()
158 |     pc = random.randint(0, 2)
159 |     # print p1,' ',pc,'\n'
160 |     print("你出的是", fuck[p1], " 电脑出的是", fuck[pc], "\n")
161 |     cv2.destroyAllWindows()
162 |     if (p1 == pc):
163 |         print("平局\n")
164 |         return 0
165 |     if ((p1 == 0 and pc == 1) or (p1 == 1 and pc == 2) or (p1 == 2 and pc == 0)):
166 |         print('你赢了\n')
167 |         return 1
168 |     else:
169 |         print('你输了\n')
170 |         return -1
171 | def main():
172 |     you_win = 0
173 |     pc_win = 0
174 |     print("这是通过摄像头来玩的剪刀石头布的游戏，请输入回车开始游戏\n")
175 |     #s = raw_input()
176 |     while (1):
177 |         print("比分(玩家：电脑) ", you_win, ":", pc_win, '\n')
178 |         #s = raw_input()
179 |         os.system('cls')
180 |         ans = game()
181 |         if (ans == 1):
182 |             you_win += 1
183 |         elif (ans == -1):
184 |             pc_win += 1
185 |         print("为了减少误判，请尽可能将手占据尽可能大的框框")
186 | 
187 | main()
188 | #judge()
189 | # #############################################################################
190 | 


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