计算机视觉来计算手指(手指)比率

Question

如果有人将右手按在扫描仪的玻璃上进行扫描，结果将如下所示：

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(没有橙色和白色注释)。我们如何从一个人的手的图像中确定他的2D:4D ratio呢？

Answer 1

你已经标记了这个opencv，它很棒--我强烈建议你看看openFrameworks和openCV插件，因为那里的基本示例将为你提供一些很好的起点。

我采用的一般方法是首先将图像提取为亮和暗区域，检测手部和手指的边缘，然后简化数据，直到有代表手指边缘和尖端的线条。最后，取第二根手指和第三根手指之间较低的内缝，停在第二根手指的顶端，第三根手指和第四根手指的内缝，停在第四根手指的尖端，这样就可以得到2D:4D的比例。

首先，您需要对图像进行处理，以获得openCV可以轻松处理的黑白图像。您可能需要使用各种阈值来获得要检测的手的轮廓和手指的接缝。(您甚至可能需要两次通过才能同时检测轮廓和接缝)

虽然存在对特征检测的many approaches，但OpenCV通常会返回检测到的“blob”数组。有了正确的阈值，我相信您将能够可靠地简单地找到每个手指接缝的连续水平斑点(或者几乎连续，允许附近的斑点之间有一定的距离)。

一种检测接缝的简单算法是从左上角开始遍历检测到的斑点，然后从左到右遍历图像，就像阅读页面一样。从图像中的斑点组装一组检测到的水平线，并使用各种图像处理阈值、最小可接受线长度和检测到的斑点之间的距离余量，您仍然认为这些斑点是同一条线的一部分，直到您满意地检测到手指边缘为止。

一旦您检测到水平线，您可以再次处理斑点，查找代表手指尖端的垂直线(当您遇到之前检测到的水平线时停止)

最后，找到代表正确接缝的线条，测量它们，直到它们与适当的指尖相交，你就应该有你的比率了！

Answer 2

这个问题很有趣。我会这样做：

首先，通过Otsu的阈值对图像进行二值化。然后使用中轴变换(MAT)找到图像的骨架。这给出了一个粗略的、现成的图像骨架。这里的code示例。

获得的手部骨架可能会稍微断开，在这种情况下，使用OpenCV形态学“关闭”(而不是“打开”)函数可以将其连接到单个骨架中。然后检查结果手的convexity defects应该会给出一个估计。