Python怎么使用opencv进行手势识别

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 cv2import 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 cv2import mediapipe as mpimport timecap = cv2.VideoCapture(1)mpHands = mp.solutions.handshands = mpHands.Hands()mpDraw = mp.solutions.drawing_utilshandLmsStyle = mpDraw.DrawingSpec(color=(0, 0, 255), thickness=3)handConStyle = mpDraw.DrawingSpec(color=(0, 255, 0), thickness=5)pTime = 0cTime = 0while 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

这样我们就能再电脑上显示我们的手部关键点和坐标了，对于手势识别或者别的操作就可以通过获取到的关键点的坐标进行判断了。

附另一个手势识别实例

'''@Time : 2021/2/6 15:41 @Author : WGS@remarks : '''""" 从视频读取帧保存为图片"""import cv2import numpy as np# cap = cv2.VideoCapture("C:/Users/lenovo/Videos/wgs.mp4") #读取文件cap = cv2.VideoCapture(0)  # 读取摄像头# 皮肤检测def A(img):    YCrCb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YCR_CB)  # 转换至YCrCb空间    (y, cr, cb) = cv2.split(YCrCb)  # 拆分出Y,Cr,Cb值    cr1 = cv2.GaussianBlur(cr, (5, 5), 0)    _, skin = cv2.threshold(cr1, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)  # Ostu处理    res = cv2.bitwise_and(img, img, mask=skin)    return resdef B(img):    # binaryimg = cv2.Canny(Laplacian, 50, 200) #二值化，canny检测    h = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)  # 寻找轮廓    contour = h[0]    contour = sorted(contour, key=cv2.contourArea, reverse=True)  # 已轮廓区域面积进行排序    # contourmax = contour[0][:, 0, :]#保留区域面积最大的轮廓点坐标    bg = np.ones(dst.shape, np.uint8) * 255  # 创建白色幕布    ret = cv2.drawContours(bg, contour[0], -1, (0, 0, 0), 3)  # 绘制黑色轮廓    return retwhile (True):    ret, frame = cap.read()    # 下面三行可以根据自己的电脑进行调节    src = cv2.resize(frame, (400, 350), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)  # 窗口大小    cv2.rectangle(src, (90, 60), (300, 300), (0, 255, 0))  # 框出截取位置    roi = src[60:300, 90:300]  # 获取手势框图    res = A(roi)  # 进行肤色检测    cv2.imshow("0", roi)    gray = cv2.cvtColor(res, cv2.COLOR_BGR2GRAY)    dst = cv2.Laplacian(gray, cv2.CV_16S, ksize=3)    Laplacian = cv2.convertScaleAbs(dst)    contour = B(Laplacian)  # 轮廓处理    cv2.imshow("2", contour)    key = cv2.waitKey(50) & 0xFF    if key == ord('q'):        breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()

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