OpenCV学习笔记（二）：基于肤色的手势检测与追踪程序

近期在进行毕业设计的过程中，其中一项任务是实现对视频序列中人手位置的追踪功能。因此，首先编写了用于检测人手的程序，随后基于该检测程序，采用CamShift算法对人手进行跟踪。

目前完成的程序在我的笔记本电脑上运行时，每帧的处理时间大约为80至100毫秒。实际上，直接使用检测算法作为跟踪方法也基本可以满足需求。

开发环境如下：

系统：Windows 10

IDE：Visual Studio 2013

语言：C++

算法库：OpenCV

程序的整体思路如下：

1）读取视频帧；

2）将获取到的视频帧转换为YCrCb颜色空间，并对其进行通道分离；

3）基于Cr和Cb两个通道进行肤色区域分割，从而获得二值化的肤色图像；

4）对得到的二值图像分别执行膨胀和腐蚀操作，以生成前景与背景的标记图像，并通过分水岭算法提取出大面积肤色区域的边缘轮廓；

5）针对第4步中提取到的边缘轮廓，采用8向种子算法对不同肤色区域进行标记，并返回各个区域的边界范围。这些区域将作为可能的人手区域候选；

6）将第5步中获取到的人手候选区域与预先准备好的人手模板（基于Cr通道）进行匹配操作，在匹配前先将候选区域缩放至与模板一致的尺寸。所采用的方法为平方差匹配法，依据匹配结果（数值越小表示越接近）判断每个候选区是否符合要求；

7）统计第5步中所有候选区域内所包含的肤色像素比例；

8）根据第6步和第