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Python案例实战《手势识别》

目录

      • 1、效果图
      • 2、手势识别关键步骤
        • (1) 导入必要的库
        • (2)配置 MediaPipe
        • (3)启动摄像头
        • (4)设置手指张开判断的距离阈值
        • (5)计算手指之间的欧几里得距离
        • (6)处理视频流
        • (7)计算和显示手指张开的数量
        • (8)显示图像
        • (9)按键退出
        • (10)资源释放
      • 3、源码下载
      • 技术交流

博主介绍:
计算机科班人,全栈工程师,掌握C、C#、Java、Python、Android等主流编程语言,同时也熟练掌握mysql、oracle、sqlserver等主流数据库,能够为大家提供全方位的技术支持和交流。
具有丰富的项目经验和开发技能。提供相关的学习资料、程序开发、技术解答、代码讲解、文档报告等专业服务。
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《精品项目实战》


1、效果图

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2、手势识别关键步骤

(1) 导入必要的库
  • MediaPipe:用于手部识别和关键点检测。
  • OpenCV:用于视频捕捉和图像处理。
  • NumPy:用于数值计算,特别是在计算手指之间的距离时。
(2)配置 MediaPipe
  • 配置 MediaPipe 的手部识别工具,设置了识别模式、最大手数、最小检测信度和最小跟踪信度。
(3)启动摄像头
  • 使用 OpenCV 打开默认摄像头,并设置窗口可调整大小。
(4)设置手指张开判断的距离阈值
  • 定义 FINGER_THRESHOLD,用于判断手指是否张开。该值需要根据实际情况进行调整。
(5)计算手指之间的欧几里得距离
  • 定义函数 calculate_distance,通过手指尖和根部的坐标计算两点之间的欧几里得距离,用于判断手指是否张开。
(6)处理视频流
  • 通过摄像头连续读取图像帧。
  • 对每一帧图像进行处理:转换颜色空间并使用 MediaPipe 进行手部识别。
  • 如果检测到手部关键点,绘制手部关键点,并计算手指尖与根部之间的距离来判断手指是否张开。
(7)计算和显示手指张开的数量
  • 遍历所有识别到的手部,检查每根手指的距离,累加张开的手指数。
  • 使用 OpenCV 在图像上显示张开手指的数量,并输出到控制台。
(8)显示图像
  • 使用 OpenCV 显示处理后的图像,并实时更新。
(9)按键退出
  • q 键退出程序,释放摄像头资源并关闭所有 OpenCV 窗口。
(10)资源释放
  • 释放摄像头资源,关闭所有 OpenCV 创建的窗口。

3、源码下载

https://download.csdn.net/download/xch_yang/90779470

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技术交流

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