如何实现以头部姿势移动鼠标？

    介绍在本文中，将会详细介绍如何使用卷积神经网络（深度学习）和名为pyautogui的鼠标／键盘自动化库来创建Python程序，实现以头部姿势移动鼠标。我们之所以使用pyautogui，是因为它是简单易用的Python库，以编程方式控制计算机的各种组件。下面将介绍有关如何使用此库的更多详细信息。首先，我们必须创建一个深度学习模型，该模型可以将你当前的头部姿势分为5种不同的类别，即中（未指示方向），左，右，上和下。Google Teachable MachineGoogle Teachable Machine是Google免费的无代码深度学习模型创建网络平台。使用该平台你可以构建模型来对图像，音频甚至姿势进行分类。完成上述操作后，你可以下载经过训练的模型并将其用于你的应用程序。你可以使用Tensorflow或PyTorch之类的框架来构建自定义的卷积神经网络，或者如果你想要一种简单的无代码方式进行此操作，则可以使用 Google Teachable Machine（https：／／teachablemachine．withgoogle．com／）平台为你完成相同的操作。
    
    选择“Image Project”并命名示例，然后记录你的照片与相应的头部姿势。你可以设置默认的超参数，然后进行模型训练。
    
    
    提示：尝试记录相对于摄像机的不同深度和位置的头部姿势照片，以免造成数据过拟合，导致预测不佳。接下来，我们可以使用同一页面的“Preview”部分来查看已训练模型的性能，并决定是否将其用于程序或使用样本训练更健壮的模型。
    
    完成上述步骤后，下载模型权重。权重将以“ keras＿model．h5”的格式下载。程序现在，让我们将其与能够移动鼠标的程序结合起来。让我们看一下代码：＃ Python program to control mouse based on head position ＃ Import necessary modules
    import numpy as np
    import cv2
    from time import sleep
    import tensorflow．keras
    from keras．preprocessing import image
    import tensorflow as tf
    import pyautogui
    ＃ Using laptop’s webcam as the source of video
    cap ＝ cv2．VideoCapture（0）
    ＃ Labels — The various outcome possibilities
    labels ＝ ［‘Left’，’Right’，’Up’，’Down’，’Neutral’］
    ＃ Loading the model weigths we just downloaded
    model ＝ tensorflow．keras．models．load＿model（‘keras＿model．h5’）
    while True：    
        success， image ＝ cap．read（）    
        if success ＝＝ False：
            break
    ＃ Necessary to avoid conflict between left and right
        image ＝ cv2．flip（image，1）
        cv2．imshow（“Frame”，image）
    ＃ The model takes an image of dimensions （224，224） as input so let’s
    ＃ reshape our image to the same．
        img ＝ cv2．resize（image，（224，224））
    ＃ Convert the image to a numpy array
        img ＝ np．array（img，dtype＝np．float32）
        img ＝ np．expand＿dims（img，axis＝0）
    ＃ Normalizing input image
        img ＝ img／255
    ＃ Predict the class
        prediction ＝ model．predict（img）
    ＃ Necessary to avoid conflict between left and right
        image ＝ cv2．flip（image，1）
        cv2．imshow（“Frame”，image）
    ＃ The model takes an image of dimensions （224，224） as input so let’s
    ＃ reshape our image to the same．
        img ＝ cv2．resize（image，（224，224））
    ＃ Convert the image to a numpy array
        img ＝ np．array（img，dtype＝np．float32）
        img ＝ np．expand＿dims（img，axis＝0）
    ＃ Normalizing input image
        img ＝ img／255
    ＃ Predict the class
        prediction ＝ model．predict（img）
    ＃ Close all windows if one second has passed and ‘q’ is pressed
    if cv2．waitKey（1） ＆ 0xFF ＝＝ ord（‘q’）：
        break
    ＃ Release open connections
    cap．
    ＃ Close all windows if one second has passed and ‘q’ is pressed
    if cv2．waitKey（1） ＆ 0xFF ＝＝ ord（‘q’）：
    break
    ＃ Release open connections
    cap．release（）
    cv2．destroyAllWindo
    release（）
    cv2．destroyAllWindows（）
    你还可以在此处找到代码和权重。https：／／github．com／Sharan－Babu／Control－Mouse－with－Head－Pose－pyautogui函数的说明：pyautogui．moveTo（current＿x－80， currently， duration＝1）
    上面的代码使鼠标从当前位置向左移动80个像素，并花费1秒钟的时间进行相同操作。如果未设置duration 参数，则鼠标指针将立即移动到新点，从而消除了移动鼠标的影响。current＿pos ＝ pyautogui．position（）
    current＿x ＝ current＿pos．x
    current＿y ＝ current＿pos．y
    第一行获取鼠标的x和y坐标值。最后，释放打开的连接。本文我们实现了一个端到端的深度学习模型，该模型可以从用户那里获取输入视频，程序在读取视频时，会根据你的头部姿势对每个图像进行分类，并返回相应的预测，使用此预测，我们可以采取适当的操作，将鼠标移至头部指向的方向。你可以通过添加自定义功能来单击鼠标，而无需实际触摸计算机的鼠标，从而进一步改进我们刚刚构建的项目，同时你也可以在Google Teachable Machine上为此训练另一种深度学习模型。