一、项目效果
二、核心流程
1、opencv读取视频流、在每一帧图片上画一个矩形。
2、使用mediapipe获取手指关键点坐标。
3、根据手指坐标位置和矩形的坐标位置，判断手指点是否在矩形上，如果在则矩形跟随手指移动。
三、代码流程
环境准备：
python: 3.8.8
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
opencv: 4.2.0.32
mediapipe: 0.8.10.1
注：
1、opencv版本过高或过低可能出现一些如摄像头打不开、闪退等问题，python版本影响opencv可选择的版本。
2、pip install mediapipe 后可能导致openCV无法正常使用，卸了重新下载，习惯了就好。
1. 读取摄像头视频，画矩形
import cv2
import time
import numpy as np
# 调用摄像头 0 默认摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 初始方块数据
x = 100
y = 100
w = 100
h = 100
# 读取一帧帧照片
while True:
# 返回frame图片
rec,frame = cap.read()
# 镜像
frame = cv2.flip(frame,1)
# 画矩形
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 255), -1)
# 显示画面
cv2.imshow('frame',frame)
# 退出条件
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()这是很基础的一步操作，此时我们运行这段代码，摄像头打开，我们会惊讶地看到自己英俊的脸庞，且左上角有个100*100的紫色矩形。
2. 导入mediapipe处理手指坐标
pip install mediapipe
此时可能出现一些问题，比如openCV突然用不了了，没关系，卸载了重新下。
mediapipe详细信息：Hands - mediapipe (google.github.io)
简单来说，它会返回给我们21个手指关键点的坐标，即它在视频画面的位置比例( 0~1 )，我们乘以对应画面的宽高，就能得到手指对应的坐标了。
本次用到食指和中指指尖，也就是8号和12号。
2.1 配置一些基础信息
import cv2
import time
import numpy as np
import mediapipe as mp
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
mp_drawing_styles = mp.solutions.drawing_styles
mp_hands = mp.solutions.hands
hands = mp_hands.Hands(
static_image_mode=True,
max_num_hands=2,
min_detection_confidence=0.5)2.2 在处理每一帧图像时，加入
frame.flags.writeable = False
frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 返回结果
results = hands.process(frame)
frame.flags.writeable = True
frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)当我们在视频流中读取每一帧图片时，将其从BGR转为RGB供给mediapipe生成的hands对象读取，它会返回这张图片中手指关键点的信息，我们只需要继续对其作画，画在每一帧图片上。
# 如果结果不为空
if results.multi_hand_landmarks:
# 遍历双手(根据读取顺序，一只只手遍历、画画)
for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:
mp_drawing.draw_landmarks(
frame,
hand_landmarks,
mp_hands.HAND_CONNECTIONS,
mp_drawing_styles.get_default_hand_landmarks_style(),
mp_drawing_styles.get_default_hand_connections_style())2.3 至此步骤完整代码
import cv2
import time
import numpy as np
import mediapipe as mp
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
mp_drawing_styles = mp.solutions.drawing_styles
mp_hands = mp.solutions.hands
hands = mp_hands.Hands(
static_image_mode=True,
max_num_hands=2,
min_detection_confidence=0.5)
# 调用摄像头 0 默认摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 方块初始数组
x = 100
y = 100
w = 100
h = 100
# 读取一帧帧照片
while True:
# 返回frame图片
rec,frame = cap.read()
# 镜像
frame = cv2.flip(frame,1)
frame.flags.writeable = False
frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 返回结果
results = hands.process(frame)
frame.flags.writeable = True
frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)
# 如果结果不为空
if results.multi_hand_landmarks:
# 遍历双手(根据读取顺序，一只只手遍历、画画)
# results.multi_hand_landmarks n双手
# hand_landmarks 每只手上21个点信息
for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:
mp_drawing.draw_landmarks(
frame,
hand_landmarks,
mp_hands.HAND_CONNECTIONS,
mp_drawing_styles.get_default_hand_landmarks_style(),
mp_drawing_styles.get_default_hand_connections_style())
# 画矩形
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 255), -1)
# 显示画面
cv2.imshow('frame',frame)
# 退出条件
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()3. 位置计算
我们这个实验要求拖动方块，那肯定也有不拖动的时候，因此不妨根据上一步获取食指(8)和中指(12)指尖的位置，如果这俩离得近，我们就在他与方块重合的时候，根据手指的位置改变方块的坐标。
完整代码
import cv2
import time
import math
import numpy as np
import mediapipe as mp
# mediapipe配置
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
mp_drawing_styles = mp.solutions.drawing_styles
mp_hands = mp.solutions.hands
hands = mp_hands.Hands(
static_image_mode=True,
max_num_hands=2,
min_detection_confidence=0.5)
# 调用摄像头 0 默认摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
# cv2.namedWindow("frame", 0)
# cv2.resizeWindow("frame", 960, 640)
# 获取画面宽度、高度
width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
# 方块初始数组
x = 100
y = 100
w = 100
h = 100
L1 = 0
L2 = 0
on_square = False
square_color = (0, 255, 0)
# 读取一帧帧照片
while True:
# 返回frame图片
rec,frame = cap.read()
# 镜像
frame = cv2.flip(frame,1)
frame.flags.writeable = False
frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 返回结果
results = hands.process(frame)
frame.flags.writeable = True
frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)
# 如果结果不为空
if results.multi_hand_landmarks:
# 遍历双手(根据读取顺序，一只只手遍历、画画)
# results.multi_hand_landmarks n双手
# hand_landmarks 每只手上21个点信息
for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:
mp_drawing.draw_landmarks(
frame,
hand_landmarks,
mp_hands.HAND_CONNECTIONS,
mp_drawing_styles.get_default_hand_landmarks_style(),
mp_drawing_styles.get_default_hand_connections_style())
# 记录手指每个点的x y 坐标
x_list = []
y_list = []
for landmark in hand_landmarks.landmark:
x_list.append(landmark.x)
y_list.append(landmark.y)
# 获取食指指尖
index_finger_x, index_finger_y = int(x_list[8] * width),int(y_list[8] * height)
# 获取中指
middle_finger_x,middle_finger_y = int(x_list[12] * width), int(y_list[12] * height)
# 计算两指尖距离
finger_distance = math.hypot((middle_finger_x - index_finger_x), (middle_finger_y - index_finger_y))
# 如果双指合并(两之间距离近)
if finger_distance < 60:
# X坐标范围 Y坐标范围
if (index_finger_x > x and index_finger_x < (x + w)) and (
index_finger_y > y and index_finger_y < (y + h)):
if on_square == False:
L1 = index_finger_x - x
L2 = index_finger_y - y
square_color = (255, 0, 255)
on_square = True
else:
# 双指不合并/分开
on_square = False
square_color = (0, 255, 0)
# 更新坐标
if on_square:
x = index_finger_x - L1
y = index_finger_y - L2
# 图像融合 使方块不遮挡视频图片
overlay = frame.copy()
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), square_color, -1)
frame = cv2.addWeighted(overlay, 0.5, frame, 1 - 0.5, 0)
# 显示画面
cv2.imshow('frame',frame)
# 退出条件
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows() 
