具体实现步骤如下：
1)获取USB摄像头图像：
这里主要是通过Opencv提供的Python接口cv2，具体可以参考410c板获取USB摄像头图像一文，里面详细介绍了在dragonboard 410c上使用USB摄像头获取图像。
2)设置手势区域
在视频区域内设置一个手势区域，只有将手放入到该区域，系统才可以正确的识别手型，其他区域的系统不做处理，具体代码如下：
#设置手型区域
cv2.rectangle(img，(426，0)，(640，250)，(170，170，0))
#获取手型区域图像并保存
img = img[0:210，426:640]
cv2.imwrite(“wif.jpg”，img)
3)对检测区域进行图像处理，其核心代码如下：
img = cv2.imread(“wif.jpg”，0)
element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT，(11，11))
dilate = cv2.dilate(img， element)
erode = cv2.erode(img， element)
result = cv2.absdiff(dilate，erode);
retval， result = cv2.threshold(result， 40， 255， cv2.THRESH_BINARY);
result = cv2.bitwise_not(result);
result =cv2.medianBlur(result，23)
4)判断手型，其中部分核心代码如下：
if width[i]=20 or width[i]>=40：
width_jiandao= False
width_length += width[i]
if width_jiandao==True and count==2：
return 1;
if(area 8500)：
#print ‘stone;
return 0;
print “width_leng”，width_length
......
if(area>14000 or count>=3)：
#print ’paper‘;
return 2;
if(width_length110)：
#print ’rock‘;
return 1;
else：
#print ’paper‘;
return 2;
到这里我们就完成了整个手型识别的核心部分，具体的代码较长，直接附件http://pan.baidu.com/s/1kUKSxoV，用该代码运行就可以进行手型检测，效果如下图所示，虽然不准确，但是基本上可以检测出三种不同的手型：
