OpenCV如何利用手势识别实现虚拟拖放效果

这篇文章主要介绍OpenCV如何利用手势识别实现虚拟拖放效果，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

第一步

通过opencv设置显示框和调用摄像头显示当前画面

import cv2cap = cv2.VideoCapture(0)cap.set(3,1280)cap.set(4,720)while True:    succes, img = cap.read()    cv2.imshow("Image", img)    cv2.waitKey(1)

第二步

在当前画面中找到手，本文将使用cv zone中的手跟踪模块

from cvzone.HandTrackingModule import HandDetectordetector = HandDetector(detectionCon=0.8)#更改了默认的置信度，让其检测更加准确

找到手的完整代码

import cv2from cvzone.HandTrackingModule import HandDetectorcap = cv2.VideoCapture(0)cap.set(3,1280)cap.set(4,720)detector = HandDetector(detectionCon=0.8)while True:    succes, img = cap.read()    detector.findHands(img)    lmList, _ = detector.findPosition(img)    cv2.imshow("Image", img)    cv2.waitKey(1)

第三步

第三步首先创建一个方块

cv2.rectangle(img, (100,100), (300,300), (0, 0 , 255),cv2.FILLED)

然后检测我们的食指有没有进入到这个方框中，如果进入的话，这个方框就改变颜色 

  if lmList:        cursor = lmList[8]        if 100<cursor[0]<300 and 100<cursor[1]<300:            colorR =0, 255, 0        else:            colorR = 0,0,255    cv2.rectangle(img, (100,100), (300,300), colorR,cv2.FILLED)

然后检测我们是否点击这个方框

当我们食指的之间在这个方框的中心，就会跟随为我们的指尖运动。

但是这样的话，我们不想这个方块跟随我，我就得很快的将手移开，不是很方便。

所以我们要模拟鼠标点击确定是否选中它，所以我们就在加入了一根中指来作为判断，那判断的依据就是中指和食指指尖的距离。

l,_,_ = detector.findDistance(8,12,img)

假设俩指尖的距离小于30就选中，大于30就取消

        if l<30:            cursor = lmList[8]            if cx-w//2<cursor[0]<cx+w//2 and cy-h//2<cursor[1]<cy+h//2:                colorR =0, 255, 0                cx, cy = cursor            else:                colorR = 0,0,255

完整代码

import cv2from cvzone.HandTrackingModule import HandDetectorcap = cv2.VideoCapture(0)cap.set(3,1280)cap.set(4,720)colorR =(0, 0, 255)detector = HandDetector(detectionCon=0.8)cx, cy, w, h= 100, 100, 200, 200while True:    succes, img = cap.read()    img = cv2.flip(img, 1)    detector.findHands(img)    lmList, _ = detector.findPosition(img)    if lmList:        l,_,_ = detector.findDistance(8,12,img)        print(l)        if l<30:            cursor = lmList[8]            if cx-w//2<cursor[0]<cx+w//2 and cy-h//2<cursor[1]<cy+h//2:                colorR =0, 255, 0                cx, cy = cursor            else:                colorR = 0,0,255    cv2.rectangle(img, (cx-w//2,cy-h//2), (cx+w//2,cy+h//2), colorR,cv2.FILLED)    cv2.imshow("Image", img)    cv2.waitKey(1)

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