OpenCV-Python实现实时人手跟踪（附源码）

OpenCV杂谈_06

一. 需要做的前期准备

环境配置：
Python版本：3.9.0
功能包：opencv-python（4.5.2.52）、mediapipe（0.8.4.2）、time（已镶嵌在内部）
一个用的顺手的IDE（本人推荐Pycharm）

二. 源码如下

import cv2
import mediapipe as mp
import time# 打开计算机自带摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)mpHands = mp.solutions.hands
hands = mpHands.Hands()  # 设置参数，详见 hands.py 中的 __init__
mpDraw = mp.solutions.drawing_utils  # 将检测出的手上的标记点连接起来# 定义时间用于后边的fps计算
pTime = 0
cTime = 0while True:success, img = cap.read()imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # 将BGR格式图像转换为RGBresults = hands.process(imgRGB)  # 对输入图像进行处理，探索图像中是否有手# print(results.multi_hand_landmarks)  # 如果有手，输出手所有0~20个标记点的比例坐标，如果没有，输出Noneif results.multi_hand_landmarks:for handLms in results.multi_hand_landmarks:  # 捕捉画面中的每一只手for id, lm in enumerate(handLms.landmark):# print(id, lm)h, w, c = img.shapecx, cy = int(lm.x * w), int(lm.y * h)  # 根据比例还原出每一个标记点的像素坐标print(id, cx, cy)  # 根据手上标记点的id打印出其相应所在图像中中的像素位置if id == 4:  # 可以根据手上标记点的id获得任意id对应的标记点的信息cv2.circle(img, (cx, cy), 10, (255, 0, 255), cv2.FILLED)  # 这里加粗强调了大拇指上的一个标记点mpDraw.draw_landmarks(img, handLms, mpHands.HAND_CONNECTIONS)  # 给画面中的每一只手进行标点、连线的操作# 得到fpscTime = time.time()fps = 1/(cTime - pTime)pTime = cTime# 在画面上显示fpscv2.putText(img, 'FPS:' + str(int(fps)), (10, 70), cv2.FONT_ITALIC, 1, (0, 0, 255), 3)cv2.imshow("Image", img)cv2.waitKey(1)

三. 结果展示

四. 感悟与分享

由于是直接调用别人事先写好的关于手的检测功能，以及在选择标记点时也参照了手的标记点示意图，总感觉有些tricky，不过Python不就是为了让你不重复造轮子么。
手部的标记点示意图：
参考课程及推荐：https://www.youtube.com/watch?v=NZde8Xt78Iw&list=RDCMUCYUjYU5FveRAscQ8V21w81A&index=11（内容为英文，且需要翻墙）

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