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概要

实现思路

整体代码实现

效果展示

总结

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概要

        实时手部检测与绘图应用，通过摄像头捕捉视频流，使用 MediaPipe 识别手部关键点，判断食指是否伸展且其他手指是否弯曲，在满足条件时在画布上绘制圆点，并实时显示合成的图像，支持用户通过按 'q' 键退出。难道你就不想使用这个功能给你的女朋友画一个爱心吗？

实现思路

• 导入库：

  • 导入 OpenCV 用于图像处理和视频流操作，导入 MediaPipe 用于手部检测和关键点识别。

• 初始化手部模块：

  • 使用 MediaPipe 的手部模块，创建一个手部检测对象，以便后续进行手部关键点的识别。

• 设置摄像头：

  • 使用 OpenCV 打开摄像头，准备读取视频流。

• 循环处理视频流：

  • 进入一个循环，持续读取摄像头的视频帧，直到摄像头关闭或用户终止。

• 镜像翻转：

  • 对每一帧进行水平翻转，以消除镜像效果，使用户看到的画面更自然。

• 颜色转换：

  • 将 BGR 格式的帧转换为 RGB 格式，以适应 MediaPipe 的处理需求。

• 手部关键点识别：

  • 通过 MediaPipe 处理 RGB 帧，得到手部的关键点数据。

• 创建画布：

  • 初始化一个画布，用于存储绘制的内容，最初用第一帧的图像填充。

• 手部标记绘制：

  • 如果检测到手部关键点，遍历每个手的关键点，并在视频帧上绘制手部连接线。

• 手指状态判断：

  • 获取食指和其他手指的关键点位置，通过比较坐标判断食指是否伸展和其他手指是否弯曲。

• 绘制逻辑：

  • 如果条件满足（食指伸展且其他手指弯曲），则在画布上绘制一个圆点，表示绘图操作。

• 结果显示：

  • 将当前帧和画布合成一张图像，通过 OpenCV 的窗口显示出来，让用户看到实时绘图效果。

• 退出机制：

  • 设置按键事件，当用户按下 'q' 键时，退出循环，释放摄像头并关闭所有窗口。

整体代码实现

import cv2
import mediapipe as mp
import time# 初始化 MediaPipe 手部模块
mp_hands = mp.solutions.hands
hands = mp_hands.Hands()# 初始化画布
canvas = None# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)# 初始化 FPS 计数
fps_counter = 0
fps_start_time = time.time()while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()if not ret:break# 翻转帧以消除镜像效果frame = cv2.flip(frame, 1)# 转换颜色空间frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)results = hands.process(frame_rgb)# 创建画布if canvas is None:canvas = frame.copy()# 绘制手部标记并检测手指位置if results.multi_hand_landmarks:for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:mp.solutions.drawing_utils.draw_landmarks(frame, hand_landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS)# 获取手指位置index_finger_tip = hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.INDEX_FINGER_TIP]index_finger_dip = hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.INDEX_FINGER_DIP]middle_finger_tip = hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.MIDDLE_FINGER_TIP]ring_finger_tip = hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.RING_FINGER_TIP]pinky_tip = hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.PINKY_TIP]# 判断手指状态index_straight = index_finger_tip.y < index_finger_dip.y  # 食指是否伸展other_fingers_curled = (middle_finger_tip.y > middle_finger_tip.y - 0.05 and  # 中指弯曲ring_finger_tip.y > ring_finger_tip.y - 0.05 and    # 无名指弯曲pinky_tip.y > pinky_tip.y - 0.05                     # 小指弯曲)# 如果食指伸展且其他手指弯曲，则绘制if index_straight and other_fingers_curled:h, w, _ = frame.shapex, y = int(index_finger_tip.x * w), int(index_finger_tip.y * h)cv2.circle(canvas, (x, y), 10, (255, 255, 0), -1)# 计算 FPSfps_counter += 1if time.time() - fps_start_time >= 1.0:fps = fps_counterfps_counter = 0fps_start_time = time.time()else:fps = 0  # 在计算间隔内不显示 FPS# 在帧上显示 FPScv2.putText(frame, f'FPS: {fps}', (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)# 显示结果cv2.imshow('Drawing with Hand', cv2.addWeighted(frame, 0.5, canvas, 0.5, 0))if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakcap.release()
cv2.destroyAllWindows()

效果展示

总结

        我说白了，我白说了，不总结了