我們將使用ESP32-CAM和OpenCV開發(fā)手勢控制的虛擬鼠標(biāo)。ESP32相機模塊結(jié)合Python程序可以無線控制鼠標(biāo)的跟蹤和點擊操作。

注意事項

1. Python版本：3.8.10

2. Python庫安裝：

3. Python文件名需命名正確

《代碼1:?track_hand.py?》

手部檢測器的實現(xiàn)，使用了OpenCV和MediaPipe庫來檢測攝像頭圖像中的手部，并提取手部關(guān)鍵點的位置信息和手勢狀態(tài)。

具體來說，這段代碼做了以下幾件事情：

1. 導(dǎo)入了CV2、mediapipe、time、math和numpy庫。

2. 定義了一個handDetector類，用于檢測手部并提取關(guān)鍵信息。

3. handDetector類的初始化方法設(shè)置了一些檢測參數(shù)，并創(chuàng)建了手部檢測器和繪制工具對象。

4. handDetector類的方法包括：

• findHands：在輸入圖像中檢測手部，并可選擇是否繪制手部關(guān)鍵點和連接線。

• findPosition：提取手部關(guān)鍵點的位置信息，并返回關(guān)鍵點列表和邊界框。

• fingersUp：判斷手指狀態(tài)，返回一個代表每個手指狀態(tài)的列表。

• findDistance：計算兩個手指之間的距離，并可選擇是否繪制相關(guān)信息。

5. main函數(shù)用于運行實時手部檢測和手勢識別：

• 創(chuàng)建一個攝像頭對象。

• 創(chuàng)建一個handDetector對象。

• 在循環(huán)中，讀取攝像頭圖像，調(diào)用handDetector的方法進行手部檢測和手勢識別。

• 輸出幀率信息并顯示處理后的圖像。

《代碼2: final.py》此代碼為電腦攝像頭使用

使用手勢識別控制鼠標(biāo)移動和點擊的應(yīng)用程序。它依賴于一個名為track_hand的模塊（或腳本），該模塊可能包含有關(guān)手部檢測和手勢識別的功能。

具體來說，代碼2做了以下幾件事情：

1. 導(dǎo)入了numpy、track_hand、time、autopy和CV2庫。

2. 設(shè)置了攝像頭和屏幕的寬度和高度參數(shù)，以及一些其他參數(shù)。

3. 創(chuàng)建了一個攝像頭對象，并設(shè)置攝像頭的寬度和高度。

4. 創(chuàng)建了一個handDetector對象（假設(shè)在track_hand模塊中定義），用于手部檢測和手勢識別。

5. 獲取屏幕的寬度和高度。

6. 在一個循環(huán)中，讀取攝像頭圖像，調(diào)用handDetector對象的方法進行手部檢測和手勢識別。

7. 獲取手部關(guān)鍵點的位置信息和手指狀態(tài)。

8. 如果手指狀態(tài)滿足某些條件，根據(jù)手指位置控制鼠標(biāo)移動或點擊。

9. 在圖像上繪制相關(guān)信息，如手部關(guān)鍵點、矩形框和幀率。

10. 顯示處理后的圖像。

11. 循環(huán)會一直運行，直到用戶關(guān)閉窗口。

《代碼3:final2.py》esp32cam搭配使用

1. 添加了對手指狀態(tài)的檢測和處理邏輯，用于確定鼠標(biāo)移動模式或點擊模式。

2. 添加了鼠標(biāo)移動和點擊的功能，使用autopy庫來控制鼠標(biāo)操作。

3. 添加了顯示幀率和鼠標(biāo)狀態(tài)的文本信息。

此代碼片段實現(xiàn)了通過手勢控制鼠標(biāo)移動和點擊的功能，使用了外部圖像源而不是攝像頭來獲取圖像數(shù)據(jù)。它使用自定義的手勢檢測模塊來檢測手部關(guān)鍵點和手勢狀態(tài)，并根據(jù)手勢狀態(tài)來移動鼠標(biāo)或進行鼠標(biāo)點擊操作。代碼還包含了幀率計算和顯示的功能。