OpenCV如何利用手勢(shì)識(shí)別實(shí)現(xiàn)虛擬拖放效果

這篇文章主要介紹OpenCV如何利用手勢(shì)識(shí)別實(shí)現(xiàn)虛擬拖放效果，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

第一步

通過(guò)opencv設(shè)置顯示框和調(diào)用攝像頭顯示當(dāng)前畫(huà)面

import cv2

cap = 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

在當(dāng)前畫(huà)面中找到手，本文將使用cv zone中的手跟蹤模塊

from cvzone.HandTrackingModule import HandDetector

detector = HandDetector(detectionCon=0.8)#更改了默認(rèn)的置信度，讓其檢測(cè)更加準(zhǔn)確

找到手的完整代碼

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

第三步首先創(chuàng)建一個(gè)方塊

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

然后檢測(cè)我們的食指有沒(méi)有進(jìn)入到這個(gè)方框中，如果進(jìn)入的話(huà)，這個(gè)方框就改變顏色 

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

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

然后檢測(cè)我們是否點(diǎn)擊這個(gè)方框

當(dāng)我們食指的之間在這個(gè)方框的中心，就會(huì)跟隨為我們的指尖運(yùn)動(dòng)。

但是這樣的話(huà)，我們不想這個(gè)方塊跟隨我，我就得很快的將手移開(kāi)，不是很方便。

所以我們要模擬鼠標(biāo)點(diǎn)擊確定是否選中它，所以我們就在加入了一根中指來(lái)作為判斷，那判斷的依據(jù)就是中指和食指指尖的距離。

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

假設(shè)倆指尖的距離小于30就選中，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

完整代碼

import cv2
from cvzone.HandTrackingModule import HandDetector

cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.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]<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)

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