OpenCV＆Python手势控制系统（源码和教程）.zip

 ## 1.研究背景与意义 随着科技的不断发展，人机交互方式也在不断演进。传统的键盘鼠标操作方式已经不能满足人们对于更直观、自然的交互方式的需求。手势控制技术作为一种新兴的交互方式，具有很大的潜力。它可以通过识别和解释人体动作，实现对计算机、智能设备等的控制，为用户提供更加直观、自然的交互体验。 在手势控制技术中，计算机视觉是一个重要的组成部分。计算机视觉是一门研究如何使计算机“看”的学科，它通过模拟人类视觉系统的工作原理，利用摄像机等设备获取图像信息，并对图像进行处理和分析，从而实现对图像中物体的识别、跟踪和分析等功能。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，可以帮助开发者快速实现各种视觉相关的应用。 Python作为一种简洁、易学、功能强大的编程语言，已经成为计算机视觉领域的重要工具。Python具有丰富的第三方库支持，其中就包括OpenCV。通过结合Python和OpenCV，开发者可以快速构建手势控制系统，并实现对计算机、智能设备等的控制。 手势控制系统在很多领域都有广泛的应用前景。首先，手势控制技术可以提高人机交互的便捷性和自然性。传统的键盘鼠标操作方式需要用户进行复杂的操作，而手势控制技术可以通过简单的手势动作实现对计算机的控制，大大提高了用户的交互体验。其次，手势控制技术可以在无触摸环境下实现交互。在一些特殊场景下，如医疗、工业等领域，用户可能无法直接触摸设备，手势控制技术可以提供一种非接触式的交互方式。此外，手势控制技术还可以应用于虚拟现实、增强现实等领域，为用户提供更加沉浸式的交互体验。 然而，目前手势控制技术还存在一些挑战和问题。首先，手势识别的准确性和稳定性需要进一步提高。由于手势的多样性和复杂性，对手势的准确识别是一个具有挑战性的任务。其次，手势控制系统的实时性和响应速度需要提高。手势控制系统需要能够实时地捕捉和解释用户的手势动作，并快速响应用户的指令。最后，手势控制系统的易用性和可扩展性也是需要考虑的问题。手势控制系统应该具有简单易用的界面和操作方式，并能够适应不同的应用场景和需求。 因此，本研究旨在通过结合OpenCV和Python，构建一个高效、准确、稳定的手势控制系统，并提供相应的源码和教程，以帮助开发者快速理解和应用手势控制技术。通过该系统，用户可以通过简单的手势动作实现对计算机、智能设备等的控制，提高交互的便捷性和自然性。同时，该系统还可以为其他领域的研究者和开发者提供一个基础平台，用于进一步研究和开发手势控制技术，推动该领域的发展。 # 2.图片演示   # 3.视频演示 [OpenCV＆Python手势控制系统（源码和教程）](https://www.bilibili.com/video/BV1444y1F7Lv/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=ff015de2d29cbe2a9cdbfa7064407a08) # 4.系统流程图  参考该博客提出的研究内容，手势识别和交互控制为主的新型交互方式相比于鼠标键盘等传统交互方式,不仅继承了传统二维界面空间的操作方式，也探索出实现三维空间交互的新道路。通常，手势交互系统由手势运动数据采集分类、语义化设计以及相应的信息反馈等部分组成。目前市场上的非接触式传感器可以追踪手势，但是受限于造价问题，同时因为基于运动信息的模式识别研究尚处于起步阶段,统计分类经验或深度学习特征将影响判别准确率，关于提取手势的运动学特征共性的方法，目前缺乏科学的理论指导。此外，因为摄像头采集用户执行的连续手势中，包含一些使用者无意识的手势动作，因此手势识别前需要去除这些干扰。在动态过程中准确分割手势区域、消除不同用户手势速度的差异、手势运动轨迹幅度的非均匀性变化以及准确的推导（记录〉目标手势等，都是需要克服的重要问题。因为，手势的特征主要是三维空间的手型、27个自由度的手指等，存在着手指的自遮挡问题。  参考该博客给出的代码，技术路线如图所示。使用的方法是基于3D模型的识别方法中骨架模型法。Hands是一个高保真的手指跟踪解决方案。通过摄像头采集手势图像，接着使用机器学习算法推断出人手的21个三维手指关节坐标，准确推断手势只需一帧图像。将结果记录为一组数据，然后读取保存的数据文件使用模板匹配法进行手势识别，最终得到手势类别。实现了实时静态手势分析。  基于OpenCV的方法是通过对手部图像的不断输入和处理实现的。得到一帧手势图像后即对图像先进行翻转（翻转后更加符合人体观察习惯)，在手势帧的特定区域绘制一个方形框，接着对方形框内手势图像的颜色空间从RGB转换到HSV。设定皮肤的HSV颜色区域为[0，20，70]到[20，255，255]，即在这个区域内的均被认定为是肤色区域，设计一个掩膜(Mask)，对于不属于这个颜色范围的进行遮挡。设计一个3*3的卷积核，对掩膜进行膨胀处理以去除噪声，这样就得到了一个手部的二值图像。对二值图像高斯滤波后绘制轮廓，并计算手指间角度得出用户手指的个数，从而得到手势的类别。可以识别数字“0~5”，以及“OK”等一共7种手势。该子系统的优点是基于OpenCV框架，设计的程序简单可靠，方便迁移，使用的资源少，可以部署到其他平台中。 ## 5.核心代码讲解 #### 5.1 HandTrackingModule.py ```python class HandDetector(): def __init__(self, mode=False, maxHands=2, detectionCon=0.5, trackCon=0.5): self.mode = mode self.maxHands = maxHands self.detectionCon = detectionCon self.trackCon = trackCon self.mpHands = mp.solutions.hands self.hands = self.mpHands.Hands(self.mode, self.maxHands, self.detectionCon, self.trackCon) self.mpDraw = mp.solutions.drawing_utils def findHands(self, img, draw=True, ): imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) self.results = self.hands.process(imgRGB) if self.results.multi_hand_landmarks: for handLms in self.results.multi_hand_landmarks: if draw: self.mpDraw.draw_landmarks(img, handLms, self.mpHands.HAND_CONNECTIONS) return img def findPosition(self, img, handNo=0, draw=True): lmList = [] if self.results.multi_hand_landmarks: myHand = self.results.multi_hand_landmarks[handNo] for id, lm in enumerate(myHand.landmark): h, w, c = img.shape cx, cy = int(lm.x*w), int(lm.y*h) lmList.append([id, cx, cy]) if draw: cv2.putText(img, str(int(id)), (cx+10, cy+10), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, (0, 0, 255), 2) return lmList def fingerStatus(self, lmList): fingerList = []