OpenCV实时检测图像或视频中的手部及人体，支持关键点检测、手势识别、人体轮廓分割等多种功能，应用于手势控制、体感游戏、人像抠图、视频背景替换等场景。OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。

    OpenCV 检测图像中各物体大小时为了确定图像中物体的大小，我们首先需要使用一个 参考物体进行「校准」(不要与内部/外部校准混淆)。我们的参考物体应该有两个重要的属性: 
    属性 1：我们应该在一个可测量的单位(如毫米、英寸等)内，知道这个物体的尺寸(根据宽度或高度)。
    属性 2：我们应该能够在图像中轻松地找到这个参考物体，要么基于物体的位置(如参考物体总是被放置在图像的左上角)或通过表象(像一个独特的颜色或形状，独特且不同于其他物体的物体)。在任何一种情况下，我们的参考都应该以某种方式具有惟一的可识别性。
    OpenCV区域分裂合并：算法的基本思想是先确定一个分裂合并的准则,即区域特征一致性的测度,当图像中某个区域的特征不一致时就将该区域分裂成4 个相等的子区域,当相邻的子区域满足一致性特征时则将它们合成一个大区域,直至所有区域不再满足分裂合并的条件为止. 当分裂到不能再分的情况时，分裂结束，然后它将查找相邻区域有没有相似的特征，如果有就将相似区域进行合并，最后达到分割的作用。