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Python怎么使用opencv进行手势识别开发技术
IDCBT2022-01-14【服务器技术】人已围观
简介这篇文章将为大家详细讲解有关Python怎么使用opencv进行手势识别,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。 原理 首先先进行手部的检测
这篇文章将为大家详细讲解有关Python怎么使用opencv进行手势识别,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
原理首先先进行手部的检测,找到之后会做Hand Landmarks。
将手掌的21个点找到,然后我们就可以通过手掌的21个点的坐标推测出来手势,或者在干什么。
程序部分第一安装Opencv
pip install opencv-python
第二安装mediapipe
pip install mediapipe
程序
先调用这俩个函数库
import cv2 import mediapipe as mp
然后再调用摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
函数主体部分
while True: ret, img = cap.read()#读取当前数据 if ret: cv2.imshow('img',img)#显示当前读取到的画面 if cv2.waitKey(1) == ord('q'):#按q键退出程序 break
全部函数
import cv2 import mediapipe as mp import time cap = cv2.VideoCapture(1) mpHands = mp.solutions.hands hands = mpHands.Hands() mpDraw = mp.solutions.drawing_utils handLmsStyle = mpDraw.DrawingSpec(color=(0, 0, 255), thickness=3) handConStyle = mpDraw.DrawingSpec(color=(0, 255, 0), thickness=5) pTime = 0 cTime = 0 while True: ret, img = cap.read() if ret: imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) result = hands.process(imgRGB) # print(result.multi_hand_landmarks) imgHeight = img.shape[0] imgWidth = img.shape[1] if result.multi_hand_landmarks: for handLms in result.multi_hand_landmarks: mpDraw.draw_landmarks(img, handLms, mpHands.HAND_CONNECTIONS, handLmsStyle, handConStyle) for i, lm in enumerate(handLms.landmark): xPos = int(lm.x * imgWidth) yPos = int(lm.y * imgHeight) # cv2.putText(img, str(i), (xPos-25, yPos+5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.4, (0, 0, 255), 2) # if i == 4: # cv2.circle(img, (xPos, yPos), 20, (166, 56, 56), cv2.FILLED) # print(i, xPos, yPos) cTime = time.time() fps = 1/(cTime-pTime) pTime = cTime cv2.putText(img, f"FPS : {int(fps)}", (30, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 0, 0), 3) cv2.imshow('img', img) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break标签:很赞哦! ()