介绍手势识别技术在人机交互领域的应用和发展，以及OpenCV在图像处理和计算机视觉中的重要地位
明确本文旨在通过OpenCV实现高效、准确的手势识别系统，并探索其在实际应用中的可能性
阐述手势识别技术对于提高用户体验、推动智能设备发展的重要意义
详细描述本论文的研究内容，包括手势采集、预处理、特征提取、模型训练及测试等步骤
定义手势识别并讨论其在不同应用场景中的作用
介绍OpenCV库的功能、特点及其在手势识别中的应用
详细说明手势识别中常用的图像处理技术和算法，如背景减除、轮廓检测等
探讨OpenCV如何应用于手势识别的具体案例和技术细节
描述手势识别系统的整体架构，包括硬件和软件部分
介绍手势采集的方法和设备，以及采集过程中需要注意的问题
详细描述手势图像的预处理流程，包括图像增强、去噪等
讨论手势识别的核心算法，包括特征提取、分类器选择等
介绍实验的设计思路、数据集的选择和实验环境的搭建
详细描述用于手势识别的特征提取方法，如Hu矩、HOG等
介绍分类器的选择依据和训练过程，以及不同分类器的效果对比
分析实验结果，评估系统的识别准确率和性能指标
总结论文的主要研究结论和发现，包括系统的优势和不足之处
提出进一步改进手势识别系统的研究方向和建议