import cv2 import mediapipe as mp import time # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) # 初始化 MediaPipe 手部模块 mpHands = mp.solutions.hands hands = mpHands.Hands(static_image_mode=False, max_num_hands=2, min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) mpDraw = mp.solutions....
1为打开你设备列表的第二个摄像头,以此类推; mpHands = mp.solutions.hands #使用Mediapipe库的手部姿势估计模型 hands = mpHands.Hands(static_image_mode=False, max_num_hands=4, model_complexity=1, min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) #...
thresholded)# 在第300帧后保存手部图像else:hand=segment_hand(gray_frame)ifhandisnotNone:thresholded,hand_segment=hand# 在手部轮廓周围画出轮廓线cv2.drawContours(frame_copy,[hand_segment+(ROI_right,ROI
5.核心代码讲解 5.1 HandTrackingModule.py classHandDetector():def__init__(self,mode=False,maxHands=2,detectionCon=0.5,trackCon=0.5):self.mode=modeself.maxHands=maxHandsself.detectionCon=detectionConself.trackCon=trackConself.mpHands=mp.solutions.handsself.hands=self.mpHands.Hands(self.mode,self...
min_detection_confidence 最低侦测自信度即侦测手掌的严谨度 0-1越大越严谨 过大可能会导致侦测不到 min_tracking_confidence最低追踪自信度即 追踪手掌的严谨度 0-1越大越有可能需要重新检测 Palm Detection 找出手掌部分 HandLandmarks 手的21个关键点 识别 ...
min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) mpDraw = mp.solutions.drawing_utils pTime = 0 cTime = 0 在上面这段代码中,我们在mp.solutions.hand 中声明了一个名为“hands”的对象来检测手部,默认情况下,查看类“ Hands() ”内部,要检测的手部数量设置为2、最小检测置信度设置为0.5,最小...
感谢:https://github.com/dev-td7/Automatic-Hand-Detection-using-Wrist-localisation 这位老哥的repo,基于肤色的提取和形成近似椭圆给我的启发很大(虽然后半部分完全没有用...) http://answers.opencv.org/question/180668/how-to-find-the-center-of-one-palm-in-the-picture/ 虽然基于距离变化参考至这里的回...
1.https://github.com/dev-td7/Automatic-Hand-Detection-using-Wrist-localisation 这位老哥的repo,基于肤色的提取和形成近似椭圆给我的启发很大(虽然后半部分完全没有用...) 2.http://answers.opencv.org/question/180668/how-to-find-the-center-of-one-palm-in-the-picture/ 虽然基于距离变化参考至这里的...
hand_drawing_utils:为手部特征点和连线的绘制工具 mp_hands:因为mediapipe中有很多的识别,包括手部,面部,姿态等,mp_hands获取到的是手部识别的api my_hands:通过api获取到手部识别的类 # 配置mediapipehand_drawing_utils = mp.solutions.drawing_utils # 绘图工具mp_hands = mp.solutions.hands # 手部识别apimy...
雷锋网按:本文为 AI 研习社编译的技术博客,原标题 Finger Detection and Tracking using OpenCV and Python,作者为Jason Brownlee。 翻译| 余杭 Lamaric 校对 | 吴晓曼 审核 | 余杭 详细代码参考:https://github.com/amarlearning/opencv 手指追踪是许多计算机视觉应用的重要特征。在该应用中,使用基于直方图的方法将...