实现静态手势识别和剪刀石头布游戏需要使用OpenCV库。下面是完整攻略：

准备工作

首先需要安装OpenCV库。 在此过程，需要确保已经正确安装OpenCV依赖项。 安装成功后，可以开始编写代码。

静态手势识别

步骤1：图像预处理

首先，需要将图像进行预处理。这通常包括图像的标准化、降噪和二值化。 标准化是指将图像的亮度和对比度进行调整，使其更容易分析。 降噪需要使用模糊化滤波器或其他滤波器将图像的背景噪声进行降低。 二值化则是将图像转换为黑白二值图像，这有助于更准确地检测图像中的边缘和轮廓。

步骤2：使用模板匹配检测手势

使用模板匹配技术，可以将预定义的手势图像与当前图像进行比较。 如果两者匹配度高于预定的阈值，则可以认为当前图像中确实存在手势。 接着，可以使用轮廓检测技术找到手势的轮廓。 这个轮廓可以用于分析手势的形状，大小等信息。

示例1：手势识别

以下是手势识别的示例代码：

import cv2

# load gesture template and the input image
template = cv2.imread('gestures/rock.png', 0)
roi = cv2.imread('test_images/test_rock.jpg', 0)

# normalize and threshold images
template_norm = cv2.normalize(template, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
roi_norm = cv2.normalize(roi, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
ret, thresh = cv2.threshold(roi_norm, 70, 255, cv2.THRESH_BINARY)
ret, thresh_template = cv2.threshold(template_norm, 70, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# match the template and ROI images
result = cv2.matchTemplate(thresh, thresh_template, cv2.TM_CCORR_NORMED)

# get the threshold value (can be adjusted as needed)
threshold = 0.95

# find the location(s) with matching template
loc = cv2.findNonZero(result > threshold)
if loc is not None:
    print('Gesture detected!')
else:
    print('No gesture detected.')

剪刀石头布游戏

步骤1：获取玩家的手势

首先，需要获取玩家的手势。可以使用摄像头拍摄玩家的手势图像，并将其转换为与预定义手势图像相同的格式。

步骤2：使用手势识别技术检测手势

使用静态手势识别技术，可以检测玩家的手势。 如果玩家的手势与预定义手势匹配，则可以进行相应的操作。

步骤3：计算机进行手势检测和反应

计算机需要进行手势检测，并计算其反应。 反应包括将计算机出的手势进行相应的识别，并计算出胜负结果。

示例2：剪刀石头布游戏

以下是剪刀石头布游戏的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# gesture definitions
gestures = ['rock', 'paper', 'scissors']

# load gesture templates
templates = []
for gesture in gestures:
    template = cv2.imread(f'gestures/{gesture}.png', 0)
    templates.append(template)

# initialize camera capture object
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()

    # get ROI from frame
    roi = frame[100:300, 100:300]

    # normalize and threshold ROI
    roi_norm = cv2.normalize(roi, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
    ret, thresh_roi = cv2.threshold(roi_norm, 70, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    # match templates with the ROI
    matches = []
    for template in templates:
        template_norm = cv2.normalize(template, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
        ret, thresh_template = cv2.threshold(template_norm, 70, 255, cv2.THRESH_BINARY)
        result = cv2.matchTemplate(thresh_roi, thresh_template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
        _, _, _, loc = cv2.minMaxLoc(result)
        matches.append(loc[0])

    # determine the winning gesture (can be adjusted as needed)
    winner = gestures[np.argmin(matches)]

    # display the winning gesture and the ROI
    font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
    cv2.putText(frame, winner, (20, 40), font, 1, (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA)
    cv2.rectangle(frame, (100, 100), (300, 300), (0, 255, 0), 2)
    cv2.imshow('frame', frame)

    # press 'q' key to quit
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

以上就是OpenCV实现静态手势识别和剪刀石头布游戏的两个攻略。