机器学习svm手势识别

先上结果：

目前还不太鲁棒，与肤色接近的物体容易造成干扰；另外在光照不好的情况下很容易检测错误。我打算采用背景差分的方法消除一下背景干扰，大家谁有好的建议可以使得人手检测具有较好的鲁棒性。

程序简单，但是涉及svm机器学习，从采集样本图像到提取hog特征，到训练分类器还是学到了很多。楼下放代码

opencv中自带SVM分类器，封装了libsvm。2.0+版本的svm分类器为：CvSVM类，3.0+版本的是SVM类，是一个抽象类，不能直接实例化对象。一般Ptr<SVM>==SVM::creat()使用。我用的是3.2.0版本的SVM。

这个链接里面包含HOG特征提取，PCA降维，训练SVM，肤色分割，程序都已经调试通过了。编译环境vs2015 professional +opencv3.2.0