一文了解如何使用Python+OpenCV构建手部跟踪系统
磐创AIOpenCV 是一个用于计算机视觉应用程序的库。在 OpenCV 的帮助下,我们可以构建大量实时运行更好的应用程序。主要用于图像和视频处理。可以在此处获取有关 OpenCV 的更多信息
除了 OpenCV,我们将使用 MediaPipe 库。MediaPipeMediaPipe是一个主要用于构建音频、视频或任何时间序列数据的框架。在 MediaPipe 框架的帮助下,我们可以为不同的媒体处理功能构建管道。MediaPipe 的一些主要应用。多手追踪人脸检测对象检测和跟踪Objection:3D 对象检测和跟踪AutoFlip:自动视频裁剪管道等。
手地标模型
MediaPipe 使用单次手掌检测模型,一旦完成,它会对检测到的手部区域中的 21 个 3D 手掌坐标执行精确的关键点定位。MediaPipe 管道使用多个模型,例如,从完整图像返回定向手边界框的手掌检测模型。裁剪后的图像区域被馈送到由手掌检测器定义的手部标志模型,并返回高保真 3D 手部关键点。现在让我们实现手部跟踪模型。安装所需的模块–> pip install opencv-python–> pip install mediapipe首先,让我们检查网络摄像头的工作情况。import cv2
import time
cap = cv2．VideoCapture(0)
pTime = 0
while True:
success, img = cap．read()
imgRGB = cv2．cvtColor(img, cv2．COLOR_BGR2RGB)
cTime = time．time()
fps = 1 / (cTime - pTime)
pTime = cTime
cv2．putText(img, f'FPS:{int(fps)}', (20, 70), cv2．FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
cv2．imshow("Test", img)
cv2．waitKey(1)
如果任何网络摄像头连接到你的 PC,上面的代码将弹出一个窗口,并在输出窗口的左上角显示每秒帧数 (fps)。现在让我们开始实施。导入所需的模块并初始化所需的变量。import cv2
import mediapipe as mp
import time
cap = cv2．VideoCapture(0)
mpHands = mp．solutions．hands
hands = mpHands．Hands(static_image_mode=False,
max_num_hands=2,
min_detection_confidence=0．5,
min_tracking_confidence=0．5)
mpDraw = mp．solutions．drawing_utils
pTime = 0
cTime = 0
在上面这段代码中,我们在mp．solutions．hand 中声明了一个名为“hands”的对象来检测手部,默认情况下,查看类“ Hands() ”内部,要检测的手部数量设置为2、最小检测置信度设置为0．5,最小跟踪置信度设置为0．5。我们将使用mpDraw绘制关键点。现在让我们编写一个 while 循环来执行我们的代码。while True:
success, img = cap．read()
imgRGB = cv2．cvtColor(img, cv2．COLOR_BGR2RGB)
results = hands．process(imgRGB)
#print(results．multi_hand_landmarks)
if results．multi_hand_landmarks:
for handLms in results．multi_hand_landmarks:
for id, lm in enumerate(handLms．landmark):
#print(id,lm)
h, w, c = img．shape
cx, cy = int(lm．x *w), int(lm．y*h)
#if id ==0:
cv2．circle(img, (cx,cy), 3, (255,0,255), cv2．FILLED)
mpDraw．draw_landmarks(img, handLms, mpHands．HAND_CONNECTIONS)
cTime = time．time()
fps = 1/(cTime-pTime)
pTime = cTime
cv2．putText(img,str(int(fps)), (10,70), cv2．FONT_HERSHEY_PLAIN, 3, (255,0,255), 3)
cv2．imshow("Image", img)
cv2．waitKey(1)
在上面的代码中,我们从网络摄像头读取帧并将图像转换为 RGB。然后我们在“ hands．process()” 函数的帮助下检测帧中的手。一旦检测到手,我们将找到关键点,然后使用cv2．circle突出显示关键点中的点,并使用mpDraw．draw_landmarks连接关键点。整个代码如下import cv2
import mediapipe as mp
import time
cap = cv2．VideoCapture(0)
mpHands = mp．solutions．hands
hands = mpHands．Hands(static_image_mode=False,
max_num_hands=2,
min_detection_confidence=0．5,
min_tracking_confidence=0．5)
mpDraw = mp．solutions．drawing_utils
pTime = 0
cTime = 0
while True:
success, img = cap．read()
imgRGB = cv2．cvtColor(img, cv2．COLOR_BGR2RGB)
results = hands．process(imgRGB)
#print(results．multi_hand_landmarks)
if results．multi_hand_landmarks:
for handLms in results．multi_hand_landmarks:
for id, lm in enumerate(handLms．landmark):
#print(id,lm)
h, w, c = img．shape
cx, cy = int(lm．x *w), int(lm．y*h)
#if id ==0:
cv2．circle(img, (cx,cy), 3, (255,0,255), cv2．FILLED)
mpDraw．draw_landmarks(img, handLms, mpHands．HAND_CONNECTIONS)
cTime = time．time()
fps = 1/(cTime-pTime)
pTime = cTime
cv2．putText(img,str(int(fps)), (10,70), cv2．FONT_HERSHEY_PLAIN, 3, (255,0,255), 3)
cv2．imshow("Image", img)
cv2．waitKey(1)
输出是:
手部追踪模型输出现在让我们创建一个手部跟踪模块,以便我们可以在其他项目中使用它。创建一个新的 python 文件,首先让我们创建一个名为handDetector的类,其中有两个成员函数,名为findHands 和findPosition。函数findHands将接受一个 RGB 图像并检测帧中的手并定位关键点,绘制地标,函数findPosition 将给出手的位置和 id。然后是我们初始化模块的 main 函数,我们还编写了一个 while 循环来运行模型。你可以在此处将此设置或模块导入到任何其他相关项目作品中。整个代码如下import cv2
import mediapipe as mp
import time
class handDetector():
def __init__(self, mode = False, maxHands = 2, detectionCon = 0．5, trackCon = 0．5):
self．mode = mode
self．maxHands = maxHands
self．detectionCon = detectionCon
self．trackCon = trackCon
self．mpHands = mp．solutions．hands
self．hands = self．mpHands．Hands(self．mode, self．maxHands, self．detectionCon, self．trackCon)
self．mpDraw = mp．solutions．drawing_utils
def findHands(self,img, draw = True):
imgRGB = cv2．cvtColor(img, cv2．COLOR_BGR2RGB)
self．results = self．hands．process(imgRGB)
# print(results．multi_hand_landmarks)
if self．results．multi_hand_landmarks:
for handLms in self．results．multi_hand_landmarks:
if draw:
self．mpDraw．draw_landmarks(img, handLms, self．mpHands．HAND_CONNECTIONS)
return img
def findPosition(self, img, handNo = 0, draw = True):
lmlist = []
if self．results．multi_hand_landmarks:
myHand = self．results．multi_hand_landmarks[handNo]
for id, lm in enumerate(myHand．landmark):
h, w, c = img．shape
cx, cy = int(lm．x * w), int(lm．y * h)
lmlist．append([id, cx, cy])
if draw:
cv2．circle(img, (cx, cy), 3, (255, 0, 255), cv2．FILLED)
return lmlist
def main():
pTime = 0
cTime = 0
cap = cv2．VideoCapture(0)
detector = handDetector()
while True:
success, img = cap．read()
img = detector．findHands(img)
lmlist = detector．findPosition(img)
if len(lmlist) != 0:
print(lmlist[4])
cTime = time．time()
fps = 1 / (cTime - pTime)
pTime = cTime
cv2．putText(img, str(int(fps)), (10, 70), cv2．FONT_HERSHEY_PLAIN, 3, (255, 0, 255), 3)
cv2．imshow("Image", img)
cv2．waitKey(1)
if __name__ == "__main__":
main()
输出将与上面显示的相同,以及被跟踪的手的位置。
