正手法检测（also known as 手势检测、手掌检测）是一种基于计算机视觉和深度学习的技术，用于识别和分析人的手势动作。
正手法检测常见的应用场景包括但不限于：
1. 手势控制：将手势动作与设备进行交互，如通过手势控制电视、智能手机、游戏控制器等。
2. 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：通过手势动作进行虚拟场景的控制和交互，如在VR游戏中使用手势进行角色操作。
3. 人机交互：将手势动作识别为命令或操作，用于智能家居控制、图像编辑、手写输入等。
4. 手部运动分析：通过分析手势动作的细节，如手指的弯曲角度和运动轨迹，用于研究人体解剖学、医疗康复等领域。
正手法检测通常通过以下步骤实现：
1. 数据采集：使用摄像头或深度传感器等设备采集人的手势视频或图像序列。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行去噪、边缘检测等预处理操作，以提高后续手势特征提取的准确性。
3. 特征提取：从预处理的图像中提取手势的特征，如手指关节点的位置、手掌的大小和形状等。
4. 手势分类：使用机器学习或深度学习算法对提取到的手势特征进行分类和识别，确定手势动作的具体意义。
5. 应用响应：根据识别到的手势动作进行相应的操作或响应，如调整音量、切换画面、发送命令等。
