初学者 Python 项目:使用 OpenCV 和 Mediapipe 构建增强现实绘图应用程序

初学者 python 项目:使用 opencv 和 mediapipe 构建增强现实绘图应用程序

本Python项目构建一个简单的增强现实(AR)绘图应用程序。利用摄像头和手势,您可以在屏幕上进行虚拟绘画,自定义画笔,甚至保存您的作品!

项目设置

首先,创建一个新文件夹,并使用以下命令初始化新的虚拟环境:

python -m venv venv./venv/scripts/activate

然后,使用pip或您选择的包管理器安装必要的库:

立即学习“Python免费学习笔记(深入)”;

pip install mediapipe opencv-python

注意:

安装最新版mediapipe时可能遇到兼容性问题。本文撰写时使用Python 3.11.2。请确保使用与您的Python版本兼容的mediapipe版本。

步骤一:获取摄像头图像

第一步是设置摄像头并显示视频流。我们将使用OpenCV的VideoCapture来访问摄像头并连续显示帧:

import cv2cap = cv2.VideoCapture(0)  # 0表示默认摄像头while True:    ret, frame = cap.read()    if not ret:        break    frame = cv2.flip(frame, 1)  # 水平翻转,镜像效果    cv2.imshow('摄像头', frame)    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):        breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()

小技巧:

cv2.waitKey(1) & 0xFF中的& 0xFF用于处理不同平台下按键返回值的差异,确保按键检测的可靠性。

步骤二:集成手部检测

使用MediaPipe的手部解决方案,我们将检测手部并提取关键点位置,例如食指尖和中指尖:

import cv2import mediapipe as mpmp_hands = mp.solutions.handshands = mp_hands.Hands(min_detection_confidence=0.9, min_tracking_confidence=0.9)cap = cv2.VideoCapture(0)while True:    ret, frame = cap.read()    if not ret:        break    frame = cv2.flip(frame, 1)    frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)    results = hands.process(frame_rgb)    if results.multi_hand_landmarks:        for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:            h, w, _ = frame.shape            cx, cy = int(hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.INDEX_FINGER_TIP].x * w),                      int(hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.INDEX_FINGER_TIP].y * h)            mx, my = int(hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.MIDDLE_FINGER_TIP].x * w),                      int(hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.MIDDLE_FINGER_TIP].y * h)            cv2.circle(frame, (cx, cy), 10, (0, 255, 0), -1)    cv2.imshow('摄像头', frame)    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):        breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()

步骤三:追踪手指位置并绘图

我们将追踪食指,只有当食指和中指分开一定距离时才允许绘图。我们将维护一个食指坐标列表用于绘图,当食指和中指距离小于阈值时,添加None到列表中,表示中断绘图。

import cv2import mediapipe as mpimport mathmp_hands = mp.solutions.handshands = mp_hands.Hands(min_detection_confidence=0.9, min_tracking_confidence=0.9)draw_points = []reset_drawing = Falsebrush_color = (0, 0, 255)brush_size = 5cap = cv2.VideoCapture(0)while True:    ret, frame = cap.read()    if not ret:        break    frame = cv2.flip(frame, 1)    frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)    results = hands.process(frame_rgb)    if results.multi_hand_landmarks:        for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:            h, w, _ = frame.shape            cx, cy = int(hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.INDEX_FINGER_TIP].x * w),                      int(hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.INDEX_FINGER_TIP].y * h)            mx, my = int(hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.MIDDLE_FINGER_TIP].x * w),                      int(hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.MIDDLE_FINGER_TIP].y * h)            distance = math.sqrt((mx - cx) ** 2 + (my - cy) ** 2)            threshold = 40            if distance > threshold:                if reset_drawing:                    draw_points.append(None)                    reset_drawing = False                draw_points.append((cx, cy))            else:                reset_drawing = True    for i in range(1, len(draw_points)):        if draw_points[i - 1] and draw_points[i]:            cv2.line(frame, draw_points[i - 1], draw_points[i], brush_color, brush_size)    cv2.imshow('摄像头', frame)    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):        breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()

步骤四:改进方向

使用OpenCV的cv2.rectangle()cv2.putText()创建按钮来切换画笔大小和颜色。添加保存图像的功能。添加橡皮擦工具,使用新的坐标修改draw_points数组。

这个改进的版本提供了更完整的功能,并对代码进行了更清晰的组织和注释。 记住安装必要的库才能运行代码。

以上就是初学者 Python 项目:使用 OpenCV 和 Mediapipe 构建增强现实绘图应用程序的详细内容,更多请关注创想鸟其它相关文章!

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。
发布者:程序猿,转转请注明出处:https://www.chuangxiangniao.com/p/1355216.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
今年最佳编程语言
上一篇 2025年12月13日 19:06:01
Python 中的排序数据结构
下一篇 2025年12月13日 19:06:08

相关推荐

发表回复

登录后才能评论
关注微信