1.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)
测试样本1：
测试样本2：
测试样本3：
2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）
handxy=func_find_hand_pxy(Im0_bw,Im0,Im0edge);
figure;
imshow(Im0);
title('手部轮廓坐标');
hold on
plot(handxy(1:10:end,2),handxy(1:10:end,1),'g.');
%%
%提取手轮廓的凸多边形
hand_ptr = func_ConvexHull(handxy(:,2),handxy(:,1));
% 将手的轮廓和凸多形性输入，检测手的凸缺陷，即两手指尖的凹处
XY = func_finger_search([handxy(:,2),handxy(:,1)],hand_ptr,Im0);
[Rr,Cc,~]= size(Im0);
pxy = [handxy(:,2),handxy(:,1)];
figure
imshow(Im0)
title('指尖定位');
hold on;
cnts = 1;
for i=1:length(XY)
dt=XY(i,4)/256;
if XY(i,1)~=0 && XY(i,2)~=0 && dt>PARA1 && dt<PARA2
plot(pxy(XY(i,1),1),pxy(XY(i,1),2),'r.','markersize',30);
end
end
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AI 代码解读
4.算法理论概述
随着人机交互技术的不断发展，手势识别作为一种自然、直观的交互方式，受到了越来越多的关注。指尖检测是手势识别中的关键步骤之一，准确地检测指尖位置对于实现高精度的手势识别至关重要。
4.1 图像形态学处理原理
4.2 凸包检测
凸包是指包含给定点集的最小凸多边形。对于一个二维点集 P，凸包可以通过 Graham 扫描法或 Jarvis 步进法等算法来计算。
基于凸包分析法的指尖检测主要是通过计算手部轮廓的凸包，然后分析凸包的形状特征来确定指尖位置。首先，对手部图像进行预处理，包括二值化、边缘检测等操作，得到手部的轮廓图像。然后，计算手部轮廓的凸包。可以使用 Graham 扫描法或 Jarvis 步进法等算法来计算凸包。接着，分析凸包的形状特征。通常可以通过计算凸包的顶点数量、角度等特征来确定指尖位置。例如，可以通过寻找凸包上角度较大的顶点作为指尖候选点。最后，对指尖候选点进行进一步的筛选和验证，以确定最终的指尖位置。
AI 代码解读
4.3 算法局限分析
1:测试样本，背景要简单，提取的手部，是基于颜色模型提取的，如果背景复杂，则提取的手部较为模糊，则无法提取指尖
2:提取指尖之后，不同人的手，存在较大的差异，代码中有2个参数
%指尖检测参数
PARA1 = 50;
PARA2 = 180;
通过调整这两个参数，可以解决算法的局限性，从而提高提取指尖的精度。
