代码和笔记

import cv2
import numpy as np
import time
from cvzone.HandTrackingModule import HandDetector"""
项目：虚拟计数器
cvzone：cv任务开源库
mediapipe：姿态估计开源库（在cvzone里面）
"""# 打开摄像头，显示每一帧图片 0表示只有一个摄像头
# 如果是读取视频文件，则0改为视频的地址就行
cap = cv2.VideoCapture(0)# 设置窗口大小 ID+value
# 属性ID 3 和 4 来设置视频的宽度和高度
cap.set(3, 1280)
cap.set(4, 720)# 定义计数器的每一个按键
# pos坐标，width, height宽度和高度，value按键值
class Button:def __init__(self, pos, width, height, value):self.pos = posself.width = widthself.height = heightself.value = value# 在视频上画出计数器的每一个按键def draw(self, _img):# 绘制一个计数器的一个小格子# 先绘制一个实心的灰色矩形# 第一个是起始点坐标，第二个是起始点对角的那个坐标# 然后是颜色和线宽, -1表示填充cv2.rectangle(_img, (self.pos[0], self.pos[1]), (self.pos[0] + self.width, self.pos[1] + self.height), (225, 225, 225), -1)# 再画一个黑色的矩形边框cv2.rectangle(_img, (self.pos[0], self.pos[1]), (self.pos[0] + self.width, self.pos[1] + self.height), (0, 0, 0), 3)# 给矩形内赋值按键的值# 第一个是值，第二个是文本左下角坐标，第三个是字体类型# 第四个是字体大小，第五个是颜色，最后一个是线宽cv2.putText(_img, self.value, (self.pos[0] + 30, self.pos[1] + 70), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, (50, 50, 50), 2)# 判断手的坐标是否在按键的框里，判断是否点击def check_click(self, x, y):if self.pos[0] < x < self.pos[0] + self.width and self.pos[1] < y < self.pos[1] + self.height:# 点的时候触发一个变大的效果cv2.rectangle(img, (self.pos[0] + 3, self.pos[1] + 3), (self.pos[0] + self.width - 3, self.pos[1] + self.height - 3),(255, 255, 255), -1)cv2.putText(img, self.value, (self.pos[0] + 25, self.pos[1] + 80), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 5, (0, 0, 0), 5)return Trueelse:return False# 因为计数器有多个按键，用循环画出按键
button_values = [['7', '8', '9', '*'],['4', '5', '6', '-'],['1', '2', '3', '+'],['0', '/', '.', '=']]button_list = []
# 开始画，先画第一列，然后是第二列.....
# 注意OpenCV中纵轴的正方向是往下,先遍历列后遍历行
for x in range(4):for y in range(4):x_pos = x * 100 + 800y_pos = y * 100 + 150button = Button((x_pos, y_pos), 100, 100, button_values[y][x])button_list.append(button)# 创建手势识别器
# maxHands：最大能够识别的手数。detectionCon：检测到是手的概率
detector = HandDetector(maxHands=1, detectionCon=0.8)# 计数器公式显示
equation = ''
# 缓冲器，避免重复点击
delay_count = 0while True:# 读取每一帧图片，返回标记和图片flag, img = cap.read()# 摄像头和真实画面反了，要调整，图片翻转# 大于0，左右翻转；等于0，上下翻转；小于0，左右上下都翻转img = cv2.flip(img, 1)# 检测手,返回手和检测的图片，返回的手是一个列表(字典类型)，在lmList里面，里面是手的坐标# 因为我们在摄像头就反转了，这里就不用了# 注意要先检测手，后按键hands, img = detector.findHands(img, flipType=False)# 如果flag为True，显示图片if flag:# 调用buttonfor button in button_list:button.draw(img)# 创建显示结果的窗口cv2.rectangle(img, (800, 70), (800 + 400, 70 + 80), (225, 225, 225), -1)cv2.rectangle(img, (800, 70), (800 + 400, 70 + 80), (50, 50, 50), 3)if hands:# 取出食指和中指的点，并计算两者的距离lmList = hands[0]['lmList']# lmList[8], lmList[12]代表的是食指和中指的点# 返回距离，线的描述，图片# # 最新版本的cvzone中，lmList坐标是三个值x,y,z，取出前两个值。lmList = [x[:2] for x in lmList]length, _, img = detector.findDistance(lmList[8], lmList[12], img)# 取出手指的坐标x, y = lmList[8]# 如果食指和中指之间的距离小于50，我们认为进行了点击操作# 为了防止频繁输入，设置延缓delay_countif length < 50 and delay_count == 0:for i, button in enumerate(button_list):if button.check_click(x, y):# 如果正确点击，把点中的数字显示在窗口上# 我们用枚举得到的i来算values的索引values = button_values[int(i % 4)][int(i / 4)]# 如果是'='说明要计算了# eval可以直接把字符串里面的公式或者变量，通过整合或者计算变成数字# eval计算结果 如：'1 + 2'，eval后得到3if values == '=':try:equation = str(eval(equation))except Exception:# 非法数学公式，重新输出equation = ''else:# 字符串拼接equation += values# 不要频繁的输入，睡眠一下# time.sleep(0.5) 但睡眠不能完全解决问题还会导致卡顿delay_count = 1# 重置delay_count，避免重复点击if delay_count != 0:delay_count += 1if delay_count > 10:delay_count = 0# 计数器的计算公式cv2.putText(img, equation, (810, 130), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3, (0, 0, 0), 3)cv2.imshow('img', img)# 1ms,1帧key = cv2.waitKey(1)if key == ord('q'):breakelif key == ord('c'):# 清空输出框equation = ''else:print('摄像头打开失败')breakcap.release()
cv2.destroyAllWindows()