要使用OpenCV进行手势识别和交互，可以按照以下步骤进行：

首先，获取视频流或图像。可以使用OpenCV的VideoCapture类来捕获视频流，或者使用imread函数加载图像。

接下来，对图像进行预处理，例如灰度化、滤波、边缘检测等，以便更好地提取手势特征。

使用OpenCV的轮廓检测函数（如findContours）来找到图像中的手势轮廓。

对轮廓进行特征提取，例如轮廓面积、周长、凸包等，以区分不同手势。

根据提取的特征，设计手势识别算法，可以使用机器学习模型（如SVM、KNN等）进行分类，也可以使用规则-based 方法。

识别出手势后，可以根据手势类型执行相应的交互动作，例如滑动、点击等。

需要注意的是，手势识别和交互是一个复杂的问题，需要综合考虑图像处理、特征提取、分类算法等多个方面。因此，可能需要进行大量的实验和调整，以实现最佳的效果。