技术手把手：掌握手势识别，告别白嫖红包！

2024-01-30 09:31:10

新年伊始，拜年红包自然少不了。然而，对于那些习惯白嫖红包的人来说，一发红包就没了，难免有些心塞。那么，有没有什么办法可以避免这种情况呢？答案是有的——手势识别红包！

今天，就为大家带来一个技术手把手教程，教你制作一个手势识别红包，让红包不被白嫖！

第一步：创建项目

首先，我们需要创建一个Python项目。在终端中输入以下命令：

python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install flask opencv-python

第二步：编写代码

接下来，在项目中创建一个名为main.py的文件，并输入以下代码：

from flask import Flask, request, jsonify
import cv2

app = Flask(__name__)

@app.route('/gesture', methods=['POST'])
def gesture():
    # 获取图像数据
    image = request.files['image']

    # 将图像转换成OpenCV格式
    image = cv2.imdecode(np.fromstring(image.read(), np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)

    # 检测手势
    gesture = detect_gesture(image)

    # 根据手势返回相应的信息
    if gesture == '拜年':
        return jsonify({'message': '恭喜发财，红包已领取！'})
    else:
        return jsonify({'message': '手势不正确，请重试！'})

@app.route('/detect_gesture', methods=['POST'])
def detect_gesture(image):
    # 使用OpenCV进行手势识别
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    contours, _ = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 找出最大的轮廓
    max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)

    # 计算轮廓的凸包
    hull = cv2.convexHull(max_contour)

    # 拟合凸包到椭圆
    (x, y), (w, h), angle = cv2.fitEllipse(hull)

    # 根据椭圆的形状和角度判断手势
    if w / h > 1.5 and angle < 30:
        return '拜年'
    else:
        return '其他'

if __name__ == '__main__':
    app.run()