用Python编程识别手势数字
2021-06-04 21:32
1076 查看
用Python编程识别手势数字
谷歌出了一个开源的、跨平台的、可定制化的机器学习解决方案工具包,给在线流媒体(当然也可以用于普通的视频、图像等)提供了机器学习解决方案。感兴趣的同学可以打开这个网址了解详情:mediapipe.dev/
它提供了手势、人体姿势、人脸、物品等识别和追踪功能,并提供了C++、Python、JavaScript等编程语言的工具包以及iOS、Android平台的解决方案,今天我们就来看一下如何使用MediaPipe提供的手势识别来写一个Python代码识别手势中的数字:0-5 。
准备工作
电脑需要安装Python3,建议安装Python3.8.x的版本。除此之外,还需要安装Opencv-Python、MediaPipe以及numpy几个工具包,可以使用pip进行安装:
准备6张图片,分别是6张手的图片。
编写程序
- 编写一个handutil.py模块,这个handutil模块有一个HandDetector类,提供了检测手势、获取手势数据的方法。代码如下,详细解释看代码注释:
- 编写另一个fingercount.py代码,在这个代码中,调用handutil.py的HandDetector类提供的方法,获取手势数据,每个手势数据由3个数字组成:id, x, y,分别代表手势中某个点以及这个点的x\y坐标位置。下图是手势识别中每个id对应手的部位说明。
从上图可知:4, 8, 12, 16, 20分别代表大拇指、食指、中指、无名指和小指的指尖。完整代码如下:
运行代码,我们可以看到能够识别手势中的数字,并显示对应的图片和数字了
相关文章推荐
- Python徒手实现识别手写数字—大纲
- ubuntu下caffe手写数字识别问题、python接口测试
- 基于SVM的数字手势识别模型
- kNN算法python实现和简单数字识别的方法
- Python人脸识别和手势识别应用(face++)开发
- python实现kNN算法识别手写体数字
- Python TensorFlow框架 实现手写数字识别系统
- Python徒手实现识别手写数字—简易图片数据库
- python 实现识别图片上的数字
- 【python】机器学习实战KNN算法之手写数字识别
- Python TensorFlow框架 实现手写数字识别系统
- python基础编程_1_数字的组合排列
- Python实现KNN算法手写识别数字
- Python TensorFlow框架 实现手写数字识别系统
- python Tensorflow三层全连接神经网络实现手写数字识别
- Python——numpy实现简单BP神经网络识别手写数字
- GestureOverlayView手势识别(手势输入数字)
- 利用Python语言编程,完成猜数游戏,系统随机产生一个1到100的数字num1,用户输入一个数字guess,如果没有猜对,根据系统给出的提示重新猜数,直到才对为止。
- Python TensorFlow框架 实现手写数字识别系统
- 使用PCA + KNN对MNIST数据集进行手写数字识别 python