基于传统特征检测方法的手势识别。提取了图片的HOG特征并通过SVM进行分类。
默认对图片仅进行resize()
与cvtColor()
预处理,可通过修改PRE_PROCESS_LEVEL
来改变预处理流程,值越高所进行的预处理越复杂,效果越差(昏迷)。ENABLE_TRAIN
用来设置运行时是否进行训练,0为跳过训练流程,直接读取训练好的模型文件对测试样本进行验证。TRAIN_DATA_SIZE
定义用来训练的样本数量。目前此种识别方法对Five和V的识别效果较好,对A的识别效果一般,对C的识别效果较差(只有可怜的20%)。
- 修改预处理过程,获取更多特征
- 通过其他特征来辅助分类(具体可参考注释部分代码以及plot.py)