超详细的OpenCV手势识别数字教程

今天给大家分享一篇刚学的OpenCV手势视觉数字python代码

大概思路是：利用OpenCV和MediaPipe包，对图像做出一系列处理，如图像的翻转、图像中手势的识别、手的21个结点的显示和坐标计算，最后通过对每个手指的指尖位置和第二个关节的x坐标（大拇指）或y坐标（其他四个手指）的大小判断来识别该手指是张开还是闭合，最后在代码中放入六张图片来显示0、1、2、3、4、5

代码运行成功后大概是这样的：

以数字0为例

hand_identify.py

import cv2
# 从handprocess文件中导入HandDetector类
from hand_process import HandDetector


# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 创建一个手势识别对象
detector = HandDetector()
# 6张手的图片，分别代表0～5
finger_img_list = [
    'D:/project1/0.jpg',
    'D:/project1/1.jpg',
    'D:/project1/2.jpg',
    'D:/project1/3.jpg',
    'D:/project1/4.jpg',
    'D:/project1/5.jpg',
]
# 创建一个列表来存放表示0~5的图片
finger_list = []
# 遍历finger_img_list列表
for gesture in finger_img_list:
    # 用cv2.imread()函数把图片依次取出来
    i = cv2.imread(gesture)
    # 把取出来的图片存到finger_list列表中
    finger_list.append(i)
# 指尖地表值，分别代表大拇指、食指、中指、无名指和小指的指尖
tip_ids = [4, 8, 12, 16, 20]

while True:
    # 不断取出从摄像头捕获的视频图像，返回两个数，一个是是否成功取出，另一个是捕获到的图像
    success, img = cap.read()
    # 如果成功取出
    if success:
        # 先翻转图像，因为从摄像头取出图像是翻转，我们需要镜像的
        img = cv2.flip(img, 1)
        # 调用HandDetector类中的find_hands成员方法，识别出img中的手，并画出21个手势地标
        img = detector.find_hands(img, draw=True)
        # 调用find_positions成员方法，计算出21个手势地标的索引值和坐标
        sun = detector.find_positions(img)
        # 如果sun中有元素
        if len(sun) > 0:
            # 先定义一个空列表，用户存放0和1,0表示手指闭合，1表示手指张开
            fingers = []
            # 遍历5根手指的指尖
            for tid in tip_ids:
                # 取出指尖的x坐标和y坐标
                x, y = sun[tid][1], sun[tid][2]
                # 在指尖上画一个圆
                cv2.circle(img, (x, y), 10, (0, 255, 0), cv2.FILLED)
                # 如果是大拇指
                if tid == 4:
                    # 如果大拇指指尖的x位置大于第二个关节的第二个位置，则认为大拇指打开
                    if sun[tid][1] > sun[tid - 1][1]:
                        # 给fingers列表添加一个1元素，表示一个手指张开，识别到的数字就加一
                        fingers.append(1)
                    else:
                        # 给fingers列表添加一个0元素，表示一个手指闭合，识别到的数字就不变
                        fingers.append(0)
                # 如果是其他手指
                else:
                    # 如果这些手指的指尖的y位置大于第二关节的位置，则认为这个手指打开，否则认为这个手指关闭
                    if sun[tid][2] < sun[tid - 2][2]:
                        fingers.append(1)
                    else:
                        fingers.append(0)
            # 判断有几个手指打开
            cnt = fingers.count(1)
            # 找出对应的数字图片，并显示
            finger_img = finger_list[cnt]
            # 计算所要添加图片的长和宽
            w, h, c = finger_img.shape
            # 在img图像的左上角添加图片
            img[0:w, 0:h] = finger_img
            # 在对应img的对应坐标位置添加一个矩形（绿色），并填充该矩形
            cv2.rectangle(img, (0, 200), (100, 300), (0, 255, 0), cv2.FILLED)
            # 在矩形中添加识别到的数字（红色）
            cv2.putText(img, str(cnt), (0, 300), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 5, (0, 0, 255), 2)
        # 将img显示在以Image命名的窗口
        cv2.imshow('Image', img)
    # 等待按下一个键，并将该键的ASCII码值赋值给变量k
    k = cv2.waitKey(1)
    # 如果按下的是q，则退出循环
    if k == ord('q'):
        break
# 释放VideoCapture对象，防止程序占用摄像头，以释放资源
cap.release()
# 关闭所有由OpenCV创建的窗口
cv2.destroyAllWindows()

hand_process.py

import cv2
import mediapipe as mp


class HandDetector:

    def __init__(self):
        # 先定义results和handsjh两个成员变量，先将其定义为空
        self.results = None
        self.handsjh = None
        # 为mp.solutions.hands.Hands()命名为hands，使后续代码比较简短
        self.hands = mp.solutions.hands.Hands()

    def find_hands(self, img, draw=True):
        # 将img图像由BGR转换成RGB
        imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        # 处理手部检测和追踪的数据，并返回一个mp.solutions.hands.Hands()对象，其中包含了检测到的手部数据
        self.results = self.hands.process(imgRGB)
        if draw:
            # 确定是否有多只手的检测结果
            if self.results.multi_hand_landmarks:
                # 遍历multi_hand_landmarks中的数据
                for handlms in self.results.multi_hand_landmarks:
                    # 画出21个手势地标并其连起来
                    mp.solutions.drawing_utils.draw_landmarks(img, handlms, mp.solutions.hands.HAND_CONNECTIONS)
        return img

    def find_positions(self, img, hand_no=0):
        # 先将handsjh定义为空列表
        self.handsjh = []
        if self.results.multi_hand_landmarks:
            # 选择索引值为hand_no的手部地标数据，并将其赋值给变量hand
            hand = self.results.multi_hand_landmarks[hand_no]
            # 使用enumerate()函数对该手的每一个地标进行遍历，并将地标的索引值赋值给id，，并将每个地标的x、y值赋值给lm
            for id, lm in enumerate(hand.landmark):
                # 计算图像img的长和宽
                h, w, c = img.shape
                # 计算每个地标在img图像对应位置的x、y坐标
                cx, cy = int(lm.x * w), int(lm.y * h)
                # 将计算到的数据存放到handsjh列表中
                self.handsjh.append([id, cx, cy])
        return self.handsjh

注：该代码只有在左手手心朝屏幕和右手手背朝屏幕时，识别到的数字才是正确的，具体原因等你读懂了代码就知道了，嘿嘿~~~

扩展

上面所有的函数在之前的篇章中都有详细解释，大家如果有疑问，可以移步到其他篇章看看～～～

下面是对新增的两个函数做出一下解释：

cv2.rectangle()

一个用于在图像上绘制矩形框的函数。它可以用于标记、选择或突出显示图像中的特定区域。
以下是cv2.rectangle()函数的参数说明：

必需参数：

img：图像数据，可以是一个整数，表示图像的灰度值，或者是一个三维数组，表示图像的 RGB 颜色值。
pt1：矩阵的顶点。
pt2：与pt1相对的矩阵顶点。

可选参数：
color：矩阵颜色。
thickness：构成矩形的线条的粗细，如果为负值则为填充矩形。
lineType：行类型，可以为 4、8 以及 16。
shift：点坐标中的小数位数。
这个函数将在给定的图像上绘制一个矩形，其左上角坐标为pt1，右下角坐标为pt2。你可以根据需要调整这些坐标来指定矩形的位置和大小。

cv2.putText()

 OpenCV 库提供的一个用于在图像上添加文本的函数。它可以将文本信息显示在图像上，常用于图像的标注、注释或可视化。
以下是cv2.putText()函数的参数说明：

必需参数：
img：图像数据，可以是一个整数，表示图像的灰度值，或者是一个三维数组，表示图像的 RGB 颜色值。
text：要添加的文本内容。

可选参数：
org：文本的初始位置。这是一个包含文本左下角坐标的元组（x，y）。
fontFace：字体的名称。
fontScale：字体的大小。
color：文本的颜色。
thickness：文本的线条粗细。
lineType：文本的线型。
bottomLeftOrigin：如果为真，则坐标（0，0）表示图像的左下角。否则，它表示图像的左上角。
使用cv2.putText()函数，你可以在图像上指定的位置添加文本，并设置文本的字体、大小、颜色等属性。