当前位置： 首页 > article >正文

【计算机视觉】手势识别

article 2025/3/4 8:37:48

手势识别是计算机视觉领域中的重要方向，通过对摄像机采集的手部相关的图像序列进行分析处理，进而识别其中的手势，手势被识别后用户就可以通过手势来控制设备或者与设备交互。完整的手势识别一般有手的检测和姿态估计、手部跟踪和手势识别等。

一、手掌检测

import cv2
import mediapipe as mp

# 初始化 MediaPipe 手部模型
mp_hands = mp.solutions.hands
hands = mp_hands.Hands()

# 初始化视频流
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    
    if not ret:
        break
    
    # 转换为 RGB
    rgb_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    
    # 获取手部关键点
    results = hands.process(rgb_frame)
    
    # 如果检测到手部
    if results.multi_hand_landmarks:
        for landmarks in results.multi_hand_landmarks:
            # 绘制手部关键点
            mp.solutions.drawing_utils.draw_landmarks(frame, landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS)
    
    # 显示图像
    cv2.imshow('Hand Detection', frame)

    # 按 'q' 键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这段代码是一个简单的手部检测应用程序，使用了 OpenCV 和 MediaPipe 库来实时检测和绘制手部关键点。下面是对代码的详细解释：

1. 导入必要的库
import cv2
import mediapipe as mp
  • cv2 是 OpenCV 的 Python 接口库，用于图像处理和计算机视觉任务。
  • mediapipe 是 Google 提供的一个跨平台框架，用于实现高效的计算机视觉任务，这里用它来做手部关键点检测。
2. 初始化 MediaPipe 手部模型
mp_hands = mp.solutions.hands
hands = mp_hands.Hands()
  • mp_hands 是 MediaPipe 提供的手部检测模块。通过 mp.solutions.hands 访问。
  • hands = mp_hands.Hands() 创建了一个 Hands 对象，用于进行手部检测。它会自动处理图像中的手部检测、手部关键点识别和跟踪。
3. 初始化视频流
cap = cv2.VideoCapture(0)
  • cv2.VideoCapture(0) 打开了计算机的默认摄像头（0表示第一个摄像头）。返回的 cap 对象用于读取视频流。
4. 开始处理视频流
while True:
    ret, frame = cap.read()
    
    if not ret:
        break
  • cap.read() 从摄像头读取一帧图像并返回两个值：ret 和 frame。ret 是布尔值，表示图像是否成功读取，frame 是当前帧的图像。
  • 如果 ret 为 False，则说明读取图像失败，程序退出循环。
5. 转换图像为 RGB
rgb_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
  • OpenCV 使用 BGR（蓝绿红）色彩空间，而 MediaPipe 要求输入图像为 RGB（红绿蓝）色彩空间。因此，我们用 cv2.cvtColor 将图像从 BGR 转换为 RGB。
6. 处理图像以检测手部关键点
results = hands.process(rgb_frame)
  • hands.process(rgb_frame) 将 RGB 图像传递给 MediaPipe 的 Hands 模型进行处理。
  • results 包含了检测到的手部信息，包括手部关键点的位置。如果图像中没有手部，results.multi_hand_landmarks 会是空的。
7. 绘制手部关键点
if results.multi_hand_landmarks:
    for landmarks in results.multi_hand_landmarks:
        mp.solutions.drawing_utils.draw_landmarks(frame, landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS)
  • results.multi_hand_landmarks 是一个包含所有检测到的手的关键点位置的列表。如果检测到手部，它会返回一个非空列表。
  • landmarks 是每个手部的关键点集合，每个关键点是一个 (x, y, z) 坐标。
  • mp.solutions.drawing_utils.draw_landmarks(frame, landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS) 将每个手的关键点绘制到 frame 图像上，并且连接关键点，形成手的骨架结构。mp_hands.HAND_CONNECTIONS 用于连接不同的关键点。
8. 显示处理后的图像
cv2.imshow('Hand Detection', frame)
  • cv2.imshow 显示处理后的图像（frame）。窗口的标题是 ‘Hand Detection’。
9. 按键退出
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
    break
  • cv2.waitKey(1) 等待键盘输入，1 表示等待 1 毫秒。返回值是按下键的 ASCII 码。
  • 如果按下 q 键，ord('q') 的值与 cv2.waitKey(1) 返回值相等，程序就会退出循环，停止视频流。
10. 释放资源并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
  • cap.release() 释放摄像头资源。
  • cv2.destroyAllWindows() 关闭所有 OpenCV 显示的窗口。

二、手关键点估计

要进行手关键点估计，可以使用 MediaPipe 库来进行高效的手部检测，结合 OpenCV 来进行图像处理和显示。这里将展示一个基于 MediaPipe 手部模型的手关键点估计的完整代码。

MediaPipe 提供了一个预训练的模型来检测手部的 21 个关键点，包括手指关节和手掌部位。我们将使用 MediaPipe 提供的 Hands 模块来检测手部关键点。

import cv2
import mediapipe as mp

# 初始化 MediaPipe 手部检测模型
mp_hands = mp.solutions.hands
hands = mp_hands.Hands(min_detection_confidence=0.7, min_tracking_confidence=0.5)
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取每一帧图像
    ret, frame = cap.read()
    
    if not ret:
        print("无法获取视频帧")
        break
    
    # 将图像转换为 RGB 格式，MediaPipe 需要 RGB 输入
    rgb_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    
    # 获取手部关键点检测结果
    results = hands.process(rgb_frame)
    
    # 如果检测到手部
    if results.multi_hand_landmarks:
        for landmarks in results.multi_hand_landmarks:
            # 绘制手部关键点和连接线
            mp_drawing.draw_landmarks(frame, landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS)

            # 获取并显示每个关键点的坐标
            for idx, landmark in enumerate(landmarks.landmark):
                h, w, c = frame.shape
                cx, cy = int(landmark.x * w), int(landmark.y * h)
                cv2.putText(frame, str(idx), (cx, cy), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 1, cv2.LINE_AA)
                cv2.circle(frame, (cx, cy), 5, (0, 0, 255), -1)  # 绘制红色的关键点

    # 显示图像
    cv2.imshow('Hand Keypoint Estimation', frame)

    # 按 'q' 键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头资源并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
1.代码解释

  1. 初始化 MediaPipe 手部模型：

    • 使用 mp.solutions.hands.Hands() 创建手部检测模型，min_detection_confidence=0.7 和 min_tracking_confidence=0.5 表示最低的检测和追踪置信度阈值，适用于动态环境中。

  2. 打开摄像头：

    • 使用 cv2.VideoCapture(0) 打开计算机的默认摄像头，并获取实时视频流。

  3. 图像转换：

    • OpenCV 默认使用 BGR 色彩空间，但 MediaPipe 需要 RGB 色彩空间，因此使用 cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) 将图像转换为 RGB 格式。

  4. 处理图像并获取手部关键点：

    • hands.process(rgb_frame) 用于处理图像并检测手部关键点。results 对象包含手部信息，如果检测到手部，results.multi_hand_landmarks 将返回手部的 21 个关键点的位置。

  5. 绘制关键点和连接线：

    • mp_drawing.draw_landmarks(frame, landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS) 绘制手的 21 个关键点以及它们之间的连接线（即手指的骨架）。
    • landmarks.landmark 包含了每个关键点的 (x, y, z) 坐标，其中 x 和 y 是图像中的像素坐标，z 是深度信息（在 3D 空间中的位置，但对于 2D 图像可忽略）。

  6. 显示关键点坐标：

    • 对于每个关键点，通过 cv2.putText 在图像上显示关键点的索引。cv2.circle 用来在图像上绘制关键点位置。

  7. 显示视频流：

    • 使用 cv2.imshow() 来显示处理过的每一帧图像，展示检测到的手部关键点。

  8. 退出条件：

    • 按下 q 键退出程序并释放摄像头资源。
2.手部关键点索引

MediaPipe 的 Hands 模型检测手部的 21 个关键点，索引如下（从 0 到 20）：

  • 0: 手腕
  • 1: 大拇指根部
  • 2: 大拇指第一关节
  • 3: 大拇指第二关节
  • 4: 大拇指尖端
  • 5: 食指根部
  • 6: 食指第一关节
  • 7: 食指第二关节
  • 8: 食指尖端
  • 9: 中指根部
  • 10: 中指第一关节
  • 11: 中指第二关节
  • 12: 中指尖端
  • 13: 无名指根部
  • 14: 无名指第一关节
  • 15: 无名指第二关节
  • 16: 无名指尖端
  • 17: 小指根部
  • 18: 小指第一关节
  • 19: 小指第二关节
  • 20: 小指尖端

三、实例

YOLO（You Only Look Once）是一个非常强大的目标检测算法，特别适用于实时应用。它将目标检测任务转化为一个回归问题，能够快速且准确地检测图像中的目标物体。虽然 YOLO 本身并没有直接针对手部关键点估计的功能，但可以用它来检测手部区域，然后结合其他模型（比如 MediaPipe 或深度学习的关键点检测模型）来进行手关键点估计。

  1. YOLO 检测手部：首先用 YOLO 模型检测图像中的手部位置，YOLO 会输出手部的边界框。
  2. 手部关键点估计：然后，我们可以通过一个手部关键点估计模型（如 MediaPipe 或自定义深度学习模型）来进一步估计手部的 21 个关键点。
import cv2
import torch
import mediapipe as mp

# 初始化 MediaPipe 手部检测模型
mp_hands = mp.solutions.hands
hands = mp_hands.Hands(min_detection_confidence=0.7, min_tracking_confidence=0.5)
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils

# 加载 YOLOv5 模型（选择合适的模型大小）
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')  # 'yolov5s' 是一个小型的 YOLOv5 模型

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取每一帧图像
    ret, frame = cap.read()
    
    if not ret:
        print("无法获取视频帧")
        break
    
    # 使用 YOLOv5 检测图像中的物体（包括手部）
    results = model(frame)  # 检测结果，包括边界框、标签、置信度等

    # 提取 YOLOv5 检测到的手部（通常手部被标记为 0 或其他标签，依赖于训练数据）
    # 获取所有检测到的物体的边界框
    hands_detections = results.xyxy[0]  # 获取检测结果，xyxy 形式 [x_min, y_min, x_max, y_max, confidence, class]
    for detection in hands_detections:
        if detection[5] == 0:  # 类别 0 代表手部（具体根据训练数据集而定）
            x_min, y_min, x_max, y_max = map(int, detection[:4])

            # 在图像上绘制手部边界框
            cv2.rectangle(frame, (x_min, y_min), (x_max, y_max), (255, 0, 0), 2)

            # 提取手部区域并进行手部关键点估计
            hand_region = frame[y_min:y_max, x_min:x_max]
            rgb_hand_region = cv2.cvtColor(hand_region, cv2.COLOR_BGR2RGB)

            # 使用 MediaPipe 估计手部关键点
            hand_results = hands.process(rgb_hand_region)

            # 如果检测到手部关键点
            if hand_results.multi_hand_landmarks:
                for landmarks in hand_results.multi_hand_landmarks:
                    # 绘制手部关键点和连接线
                    mp_drawing.draw_landmarks(frame, landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS)
                    for idx, landmark in enumerate(landmarks.landmark):
                        h, w, c = frame.shape
                        cx, cy = int(landmark.x * w), int(landmark.y * h)
                        cv2.putText(frame, str(idx), (cx, cy), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 1, cv2.LINE_AA)
                        cv2.circle(frame, (cx, cy), 5, (0, 0, 255), -1)  # 绘制红色的关键点

    # 显示图像
    cv2.imshow('Hand Detection and Keypoint Estimation', frame)

    # 按 'q' 键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头资源并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
1.代码解析
  1. 加载 YOLOv5 模型：
    • torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s') 载入 YOLOv5 模型，yolov5s 是一个小型的 YOLOv5 模型，适合实时应用。可以根据需求选择 yolov5m 或 yolov5l（更大的模型，精度更高但速度较慢）。
  2. 读取摄像头视频流：
    • 使用 cv2.VideoCapture(0) 打开摄像头并读取每一帧图像。
  3. YOLOv5 物体检测：
    • 使用 model(frame) 进行图像检测，返回一个 results 对象，其中包含检测到的边界框、类别标签、置信度等信息。
  4. 提取手部区域：
    • 如果 YOLO 检测到手部（通过检测类别标号），提取手部的区域并将其转化为 RGB 格式（因为 MediaPipe 需要 RGB 输入）。
  5. MediaPipe 手部关键点估计：
    • 使用 hands.process(rgb_hand_region) 进行手部关键点估计，返回手部的关键点信息。
    • 使用 mp_drawing.draw_landmarks() 绘制手部的 21 个关键点和连接线。
  6. 结果显示：
    • 将检测到的手部边界框、关键点及连接线显示在视频流上。
  7. 退出条件：
    • 按下 q 键退出程序。

http://www.kler.cn/a/569900.html

相关文章：

  • Git 使用教程
  • 【C语言】求2024的质因数和
  • 【星云 Orbit • STM32F4】08. 用判断数据头来接收据的串口通用程序框架
  • 国产编辑器EverEdit - 了解“自动完成”相关设置
  • MacBook Pro使用FFmpeg捕获摄像头与麦克风推流音视频
  • android bp构建编译C++代码
  • Spring 集成 MyBatis 操作指南（详细实例）
  • BUG日志:使用热点或免费加速器时git链接github出现端口22拒绝访问的解决方法
  • 一周一个Unity小游戏2D反弹球游戏 - 球反弹的方向
  • 强化学习策略梯度算法实现文档（CartPole-v1）
  • barcodelib：一个功能强大且易于使用的 C# 条形码生成库
  • 2025全开源Java多语言跨境电商外贸商城/Tk/FB内嵌商城I商家入驻I批量下单I完美运行
  • 【QT网络问题】关于QT在调用天气等类似api接口时报错
  • 差旅费控平台作用、功能、11款主流产品优劣势对比
  • Docker 数据卷管理及优化
  • 【网络安全 | 渗透测试】GraphQL精讲二：发现API漏洞
  • CAN总线通信协议学习4——数据链路层之仲裁规则
  • 【大模型原理与技术】1.2基于学习的语言模型
  • Yocto + 树莓派摄像头驱动完整指南
  • 如何为Java面试准备项目经验