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Python怎么使用opencv进行手势识别开发技术

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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

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