用 MediaPipe 为你的圣诞表白增添趣味

2023-09-05 19:20:15

使用 MediaPipe 进行圣诞浪漫告白

前言

在这个充满节日气氛的季节，用一份别出心裁的表白赢得你的心上人的芳心吧！MediaPipe，谷歌开发的一款强大的人工智能框架，可以让你用趣味十足的手势识别技术为你的圣诞表白增添独创性和趣味性。在这篇全面的指南中，我们将深入了解 MediaPipe 的基础知识、手势识别的原理，并提供分步说明，指导你创建自己的手势识别圣诞表白。

MediaPipe 简介

MediaPipe 是一个跨平台的框架，用于构建移动端的实时机器学习管道。它提供了广泛的工具和算法，可用于各种计算机视觉、音频和自然语言处理任务。对于我们的圣诞表白，我们将专注于 MediaPipe 的手势识别功能。

手势识别

手势识别是一项计算机视觉技术，它可以检测和识别手势。MediaPipe 使用机器学习模型来分析图像或视频流中的手部运动，并将这些运动映射到特定的手势。这使得我们能够创建应用程序，根据用户的特定手势执行操作。

创建你的手势识别圣诞表白

步骤 1：安装 MediaPipe

如果你还没有安装 MediaPipe，请按照以下步骤进行安装：

克隆 MediaPipe 存储库：git clone https://github.com/google/mediapipe
安装依赖项：cd mediapipe && bash ./install.sh
构建 MediaPipe：cd mediapipe && cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DBUILD_DOCS=OFF .. && make

步骤 2：创建新项目

在 MediaPipe 目录中，创建一个名为 "christmas-confession" 的新目录：

cd mediapipe
mkdir christmas-confession
cd christmas-confession

步骤 3：添加脚本

在这个目录中，创建一个名为 "main.py" 的新 Python 脚本。这将是我们的主脚本，用于执行手势识别和圣诞表白：

import mediapipe as mp
import cv2

# 手势识别模型
hands = mp.solutions.hands
# 手势模型
gesture = mp.solutions.pose.POSE_LANDMARKS

# 创建手势识别对象
with hands.Hands(
    static_image_mode=False,
    max_num_hands=1,
    min_detection_confidence=0.7,
    min_tracking_confidence=0.7) as hands_solution:

    # 创建手势模型对象
    with gesture.PoseLandmarkDetection(
        static_image_mode=False,
        enable_segmentation=True,
        smooth_landmarks=True) as pose_solution:

        # 视频捕获
        cap = cv2.VideoCapture(0)

        while cap.isOpened():
            success, image = cap.read()
            if not success:
                print("Ignoring empty camera frame.")
                continue

            image = cv2.cvtColor(cv2.flip(image, 1), cv2.COLOR_BGR2RGB)
            image.flags.writeable = False

            # 手势识别
            hands_results = hands_solution.process(image)

            # 姿势识别
            pose_results = pose_solution.process(image)

            # 绘制手势和姿态
            image.flags.writeable = True
            image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)

            if hands_results.multi_hand_landmarks:
                for hand_landmarks in hands_results.multi_hand_landmarks:
                    cv2.draw_landmarks(image, hand_landmarks, hands.HAND_CONNECTIONS)

            if pose_results.pose_landmarks:
                cv2.draw_landmarks(image, pose_results.pose_landmarks, gesture.POSE_CONNECTIONS)

            # 显示图像
            cv2.imshow("圣诞表白", image)

            # 检测手势
            if pose_results.pose_landmarks:
                gesture_id = detect_gesture(pose_results.pose_landmarks)
                print(gesture_id)

                # 特定手势操作
                if gesture_id == 1:
                    print("告白")
                elif gesture_id == 2:
                    print("唱歌")
                elif gesture_id == 3:
                    print("跳舞")

            if cv2.waitKey(5) & 0xFF == 27:
                break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

步骤 4：定义手势

在 "main.py" 中，添加一个名为 "detect_gesture" 的函数来定义手势。在本例中，我们定义了三个手势：

def detect_gesture(landmarks):
    # 手势 1：拳头
    if landmarks[gesture.LEFT_SHOULDER].y < landmarks[gesture.LEFT_ELBOW].y and \
            landmarks[gesture.RIGHT_SHOULDER].y < landmarks[gesture.RIGHT_ELBOW].y:
        return 1

    # 手势 2：食指伸出
    if landmarks[gesture.LEFT_INDEX].y < landmarks[gesture.LEFT_MIDDLE].y and \
            landmarks[gesture.RIGHT_INDEX].y < landmarks[gesture.RIGHT_MIDDLE].y:
        return 2

    # 手势 3：比心
    if landmarks[gesture.LEFT_THUMB].y < landmarks[gesture.LEFT_INDEX].y and \
            landmarks[gesture.RIGHT_THUMB].y < landmarks[gesture.RIGHT_INDEX].y:
        return 3

    return 0