基于 Matlab 的 RGB 图像静态手势识别
摘要：本文介绍了一种基于 Matlab 的 RGB 图像静态手势识别方法。该方法通过一系列图像处理步骤
，实现对 RGB 图像中手势的检测和识别。首先，对 RGB 图像进行预处理，包括打开图像、皮肤阈值
分割、连通域计算等操作。然后，通过尺寸伸缩和 HOG 特征提取，将手势区域转换为计算机可处理的
形式。最后，将提取的特征与模板库中的手势进行对比，并将识别结果显示在 GUI 界面上。实验结果
表明，该方法能够有效地实现对 RGB 图像中手势的静态检测和识别。
关键词：Matlab、GUI 界面、静态手势识别、HOG 特征、模板对比
1. 引言
在计算机视觉领域，手势识别作为一种重要的研究方向，得到了广泛的关注和应用。手势识别技术可
以将人的手势动作转化为计算机可以理解和处理的信息，从而实现与计算机的交互。在许多领域，如
人机交互、智能家居、虚拟现实等，手势识别技术都有着广泛的应用前景。
2. 方法
本文提出的基于 Matlab 的 RGB 图像静态手势识别方法主要包括以下步骤：
2.1. RGB 静态检测
首先，打开待处理的 RGB 图像，并对图像进行预处理。其中，皮肤阈值分割是实现手势检测的关键步
骤。通过设置适当的阈值，可以将图像中的皮肤区域提取出来。然后，利用连通域计算和尺寸伸缩等
操作，找到手势所在的区域，并将其提取出来。
2.2. HOG 特征提取
在获取手势区域之后，需要将其转换为计算机可处理的形式。本文采用了 HOG（Histogram of
Oriented Gradients）特征作为手势的表示形式。HOG 特征是一种局部图像特征，通过计算图像
中每个像素点的梯度方向直方图，可以有效地描述图像的纹理和形状信息。通过对手势区域进行 HOG
特征提取，可以得到一个包含手势信息的特征向量。
2.3. 模板对比
在得到待识别手势的特征向量之后，需要将其与模板库中的手势进行对比。模板库是事先收集并标注
好的手势样本集合，其中包含了各种手势的特征向量。通过计算待识别手势与模板库中各个手势的相
似度，可以找到与其最相似的手势，并进行识别。
3. 实验结果
为了验证本文提出的方法的有效性，我们使用了一组 RGB 图像数据进行实验。实验结果表明，该方法
能够准确地检测和识别 RGB 图像中的手势。通过 GUI 界面，用户可以直观地看到识别结果，并进行
交互操作。
