零基础学霸必看！手势识别Python+OpenCV+MediaPipe零基础教程

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2023-01-29 20:41:48

手势识别黑科技揭秘：用 Python、OpenCV 和 MediaPipe 玩转手势识别

手势识别：未来就在眼前

在科幻电影和游戏中，我们经常看到超级英雄或游戏人物可以通过手势轻松操控周围的世界。现在，这不再是遥不可及的梦想！借助 Python、OpenCV 和 MediaPipe 的强大力量，你也能轻松实现手势识别。

为何选择 Python、OpenCV 和 MediaPipe？

Python： 初学者友好，上手快
OpenCV： 图像处理和计算机视觉利器
MediaPipe： 谷歌出品，专门为多模态机器学习打造

强强联手，让手势识别变得简单易行。

第一步：安装必备库

pip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python
pip install mediapipe

第二步：运行手势识别程序

python hand_gesture_recognition.py

MediaPipe：手部追踪和姿势估计

MediaPipe 提供了手部追踪和姿势估计模型，能精准识别和估计手部的位置和姿态。它就像一个虚拟的教练，时刻追踪你的手部动作。

OpenCV：手势识别

OpenCV 拥有丰富的图像处理和计算机视觉算法，可训练出一个手势识别模型。这个模型就像一个聪明的学生，不断学习不同的手势，并能识别出你想要表达的含义。

实战：打造你的手势识别程序

通过 MediaPipe 和 OpenCV 的强强联合，你可以实现以下功能：

实时手部追踪： 实时识别手部位置和动作
手势识别： 识别预定义的手势，如握手、点赞等
自定义手势： 训练模型识别你自己的独特手势

代码示例：

import cv2
import mediapipe as mp

# 初始化手部追踪模型
mp_hands = mp.solutions.hands

# 初始化手势识别模型
gesture_model = cv2.ml.KNearest_create()

# 加载训练数据
training_data = np.load("training_data.npy")

# 训练手势识别模型
gesture_model.train(training_data[:, :-1], training_data[:, -1])

# 主循环
while True:
    # 读取摄像头画面
    frame = cv2.imread("frame.jpg")

    # 手部追踪
    hands = mp_hands.process(frame).multi_hand_landmarks

    # 手势识别
    if hands:
        for hand in hands:
            hand_features = []
            # 提取手部特征
            for landmark in hand.landmark:
                hand_features.append(landmark.x)
                hand_features.append(landmark.y)
            
            # 预测手势
            gesture_id = gesture_model.find_nearest(np.array(hand_features))

            # 显示手势
            cv2.putText(frame, str(gesture_id), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)

    # 显示画面
    cv2.imshow("Hand Gesture Recognition", frame)

    # 按 ESC 退出
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break

cv2.destroyAllWindows()