OpenCV利用手势识别实现虚拟拖放效果

目录

• 第一步
• 第二步
• 第三步
• 完整代码

本文将实现一些通过手拖放一些框，我们可以使用这个技术实现一些游戏，控制机械臂等很多有趣的事情。

第一步

通过opencv设置显示框和调用摄像头显示当前画面

import cv2

ca编程客栈p = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(3,1280)
cap.set(4,720)

while True:
  succes, img = cap.read()
  cv2.imshow("Image", img)
  cv2.waitKey(1)

第二步

在当前画面中找到手，本文将使用cv zone中的手跟踪模块

from cvzone.HandTrackingModule import HandDetector

detector = HandDetector(detectionCon=0.8)#更改了默认的置信度，让其检测更加准确

找到手的完整代码

import cv2
from cvzone.HandTrackingModule import HandDetector

cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(3,1280)
cap.set(4,720)

detector = HandDetector(detectionCon=0.8)
while True:
  succes, img = cap.read()
  detector.findHands(img)
  lmList, _ = detector.findPosition(img)
  cv2.imshow("Image", img)
  cv2.waitKey(1)

第三步

第三步首先创建一个方块

cv2.rectangle(img, (100,100), (300,300), (0, 0 , 255),cv2.FILLED)

然后检测我们的食指有没有进入到这个方框中，如果进入的话，这个方框就改变颜色 

 if lmList:
    cursor = lmList[8]
    if 100<cursor[0]<300 and 100<cursor[1]<300:
     nYDLSi colorR =0, 255, 0
    else:
      colorR = 0,0,255

  cv2.rectangle(img, (100,100), (300,300), colorR,cv2.FILLED)

然后检测我们是否点击这个方框

当我们食指的之间在这个方框的中心，就会跟随为我们的指尖运动。

但是这样的话，我们不想这个方块跟随我，我就得很快的将手移开，不是很方便。

所以我们要模拟鼠标点击确定是否选中它，所以我们就在加入了一根中指来作为判断，那判断的依据就是中指和食指指尖的距离。

l,_,_ = detector.findDistance(8,12,img)

假设俩指尖的距离小www.cppcns.com于30就选中，大于30就取消

        if l<30:
            cursor = lmList[8]
            if cx-w//2<cursor[0]<cx+w//2 and cy-h//2<cursor[1]<cy+h//2:
                colorR =0, 255, 0
                cx, cy = cursor
            else:
                colorR = 0,0,255

完整代码

import cv2
from cvzone.HandTrackingModule import HandDetector

cap = cv2.VideoCapture(0)
nYDLSicap.set(3,1280)
cap.set(4,720)
colorR =(0, 0, 255)
detector = HandDetector(detectionCon=0.8)
cx, cy, w, h= 100, 100, 200, 200

while True:
  succes, img = cap.read()
  img = cv2.flip(img, 1)
  detector.findHands(img)
  lmList, _ = detector.findPosition(img)
  if lmList:
    l,_,_ = detector.findDistance(8,12,img)
    print(l)
    if l<30:
      cursor = lmList[8]
      if cx-w//2<cursor[0]编程客栈<cx+w//2 and cy-h//2<cursor[1]<cy+h//2:
        colorR =0, 255, 0
        cx, cy = cursor
      else:
        colorR = 0,0,255

  cv2.rectangle(img, (cx-w//2,cy-h//2), (cx+w//2,cy+h//2), colorR,cv2.FILLED)

  cv2.imshow("Image", img)
  cv2.waitKey(1)

到此这篇关于OpenCV利用手势识别实现虚拟拖放效果的文章就介绍到这了,更多相关OpenCV手势识别 虚拟拖放内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！