基于Aforge的手势识别之一~~~简单的手写识别

本文来自http://blog.csdn.net/hellogv/ ，引用必须注明出处！

上一篇文章介绍了如何用Aforge去捕捉运动物体，现在就介绍一个更深入的操作----手势识别。
我实现手势识别的原理很简单：捕捉运动物体+手写识别，把运动的物体的轨迹记录下来，然后通过手写识别引擎去搜索数据中最匹配的数据，从而知道“写”的是什么。目前常见的开源手写识别引擎有zinnia，wagomu这些，不过小弟我比较业余，只把网上的比较常见的手写识别代码改进一下，只能识别字母和数字，真想通过摄像头隔空“手写”的朋友就要多花时间玩玩上面提到的几个开源手写类库了。

本文介绍的手写识别：先在一个固定大小的画板上，用鼠标画下某图形，输入该图形对应的字母，程序把画板上的字母特征点都保存下来特征数据库(相当于学习记忆)，然后再在画板上画出类似该字母的图形，程序就通过新画的特征点搜索特征数据库从而找出最类似的字母。

接下来贴出核心代码，详细的代码请到这里下载：http://download.csdn.net/source/2312865

GetBMPContext()是把画板中的图形的特征分析出来，Learn()是把特征与特定的字母/数字对应起来保存到数据库，Recognise()是把当前画板的图形特征从数据库中搜索，从而找出对应的字母/数字。

        const int SCAN_GAP = 10;
        private String GetBMPContext(Bitmap bmp)
        {
            Boolean bool1stScan = true;
            int ax = 0, ay = 0, bx = 0, by = 0;
            String result = "";
            for (int i = 1; i < bmp.Width; i = i + SCAN_GAP)
            {
                for (int j = 1; j < bmp.Height; j = j + SCAN_GAP)
                {
                    if (bmp.GetPixel(i, j).ToArgb() == Color.Black.ToArgb())
                    {
                        if (bool1stScan == false)
                        {
                            if (i <= ax) ax = i;
                            if (i >= bx) bx = i;
                            if (j <= ay) ay = j;
                            if (j >= by) by = j;
                        }
                        else
                        {
                            bool1stScan = false;
                            ax = i;
                            bx = i;
                            ay = j;
                            by = j;
                        }
                    }
                }
            }

            Bitmap bmp2 = new Bitmap(20, 20);
            Graphics g2 = Graphics.FromImage((Image)bmp2);
            g2.Clear(Color.White);
            g2.DrawImage(bmp, new Rectangle(0, 0, bmp2.Width, bmp2.Height),
                new Rectangle(0, 0, bmp.Width, bmp.Height), GraphicsUnit.Pixel);
            g2.Dispose();
            //            pictureBox1.Image = bmp2;

            int a = 0, b = 0;
            for (int i = 0; i < bmp2.Width; i++)
            {
                for (int j = 0; j < bmp2.Height; j++)
                {
                    if (bmp2.GetPixel(i, j).ToArgb() == Color.Black.ToArgb())
                        result = result + "0";
                    else
                        result = result + "1";
                }
            }
            return result;
        }

        public void Learn(String name)
        {
            StreamWriter sw = new StreamWriter(fileName, true);
            sw.WriteLine(name + " " + GetBMPContext(bmpDraw));
            sw.Close();
        }

        public String Recognise()
        {
            String current = GetBMPContext(bmpDraw);
            StreamReader sr = new StreamReader(fileName);
            int max = 0;
            String result = "";
            while (sr.EndOfStream == false)
            {
                String[] key = sr.ReadLine().Split(' ');
                String name = key[0];
                String data = key[1];
                int match = 0;

                for (int i = 0; i < current.Length; i++)
                {
                    if (current[i] == data[i])
                        match++;
                }
                if (match >= max)
                {
                    result = name;
                    max = match;
                }
                //Trace.WriteLine(result + ":" + match + "," + max);
            }
            sr.Close();

            return result;
        }