Donnerstag, 22. Mai 2008

Softwareinstallation & Test

Nach dem ich die Software OpenCV und HandVU nach der Installationsanleitung installiert habe, war der nächste Schritt, das Testen der Software.
Hierzu sollte zunächst, die WebCam angeschlossen sein. Die WebCam sollte eine Auflösung von 320x240 Pixel oder eine höhere Auflösung haben.

Nach dem die WebCam angeschlossen ist, kann das Programm HandVU_OpenCV gestartet werden.
Nach dem Starten der Software, erscheint das Kamerabild und ein großes Rechteck, in der die Hand positioniert werden muss, bis die Hand erkannt wird.
Dabei sollte man den Handrücken, der rechten Hand, in das Rechteck platzieren, da diese Handposition am besten erkannt wird.




In den weiteren Bilder wird ersichtlich, wie die richtige Handstellung sein sollte, um die Handgestenerkennung zu gewährleisten:








Man sollte auf gute Lichtverhältnisse im Raum achten.
Der Raum darf weder zu dunkel, noch zu hell sein. Durch Sonnenschein, wird beispielsweise, die Erkennung der Hand durch die WebCam beeinträchtigt.
Auch Hautfarbeähnliche Hintergründe sollte man vermeiden.
In meinen Tests habe ich festgestellt, dass beispielsweise helle Holztüren als Hintergrund, nicht für den Einsatz von HandVU geeignet sind.
Bei dunklen Hintergründen wurde die Hand sehr schnell erkannt.

Die Hand wird erst erkannt, wenn das große Rechteck verschwindet und auf der erkannten Hand, weiße Punkte verteilt werden.
Dabei ist der große weiße Punkt, der Mittelpunkt des Recheckes.

Nun wird beim bewegen der Handrücken, die Hand mit den weißen Punkten mitverfolgt.
Jetzt hat man die Möglichkeit, die Hand durch sehr schnelles drehen, mit der Handinnenfläche in Richtung der Kamera zu zeigen.

Man hat auch die Möglichkeit, die Hand durch andere Objekte auszutauschen. Beispielsweise habe ich das mit einer Tasse aus Glas(siehe u. Bild) ausprobiert. Die Objektverfolgung der Tasse, hat sehr gut funktioniert.


Das bedeutet aber nicht, dass das Objekt beim Programmstart von HandVU eingesetzt werden kann. Da muss weiterhin die Hand vor die WebCam gehalten werden, bis die Handfläche erkannt wird.

Die Hand wird auch dann sehr gut erkannt, wenn sich im Hintergrund Personen bewegen.

Bilder der Testergebnisse:





Webseite:


http://www.movesinstitute.org/~kolsch/HandVu/doc/index.html

2 Kommentare:

Ulrich hat gesagt…

Sehr interessante Bibliothek. Gibt es denn schon Aussagen über die Performance mit oder ohne Gestenerkennung?

Anonym hat gesagt…

Da die Gestenerkennung, nicht für die Lösung dieser Aufgabe benötigt wird, bin ich nicht allzu sehr auf den Einsatz der Gestenerkennung eingegangen. Mit "track-only.conductor" wird die Gestenerkennung ausgeschaltet und nur die Koordinate der Hand ermittelt.