Python+OpenCV实战之拖拽虚拟方块的实现

一、项目效果

学校宿舍今天搬家，累麻了，突然发现展示处理的也很粗糙，就这样吧嘿嘿~~~

二、核心流程

1、openCV读取视频流、在每一帧图片上画一个矩形。

2、使用mediapipe获取手指关键点坐标。

3、根据手指坐标位置和矩形的坐标位置，判断手指点是否在矩形上，如果在则矩形跟随手指移动。

三、代码流程

环境准备：

python: 3.8.8

opencv: 4.2.0.32

mediapipe: 0.8.10.1

注：

1、opencv版本过高或过低可能出现一些如摄像头打不开、闪退等问题，python版本影响opencv可选择的版本。

2、pip install mediapipe 后可能导致openCV无法正常使用，卸了重新下载，习惯了就好。

1. 读取摄像头视频，画矩形

import cv2
import time
import numpy as np

# 调用摄像头 0 默认摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 初始方块数据
x = 100
y = 100
w = 100
h = 100

# 读取一帧帧照片
while True:
   # 返回frame图片
   rec,frame = cap.read()

# 镜像
   frame = cv2.flip(frame,1)

# 画矩形
   cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 255), -1)

# 显示画面
   cv2.imshow('frame',frame)

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

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这是很基础的一步操作，此时我们运行这段代码，摄像头打开，我们会惊讶地看到自己英俊的脸庞，且左上角有个100*100的紫色矩形。

2. 导入mediapipe处理手指坐标

pip install mediapipe

此时可能出现一些问题，比如openCV突然用不了了，没关系，卸载了重新下。

mediapipe详细信息：Hands - mediapipe (google.github.io)

简单来说，它会返回给我们21个手指关键点的坐标，即它在视频画面的位置比例( 0~1 )，我们乘以对应画面的宽高，就能得到手指对应的坐标了。

本次用到食指和中指指尖，也就是8号和12号。

2.1 配置一些基础信息

import cv2
import time
import numpy as np
import mediapipe as mp

mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
mp_drawing_styles = mp.solutions.drawing_styles
mp_hands = mp.solutions.hands

hands =  mp_hands.Hands(
   static_image_mode=True,
   max_num_hands=2,
   min_detection_confidence=0.5)

2.2 在处理每一帧图像时，加入

frame.flags.writeable = False
   frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
   # 返回结果
   results = hands.process(frame)

frame.flags.writeable = True
   frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)

当我们在视频流中读取每一帧图片时，将其从BGR转为RGB供给mediapipe生成的hands对象读取，它会返回这张图片中手指关键点的信息，我们只需要继续对其作画，画在每一帧图片上。

# 如果结果不为空
   if results.multi_hand_landmarks:

# 遍历双手(根据读取顺序，一只只手遍历、画画)
       for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:
           mp_drawing.draw_landmarks(
               frame,
               hand_landmarks,
               mp_hands.HAND_CONNECTIONS,
               mp_drawing_styles.get_default_hand_landmarks_style(),
               mp_drawing_styles.get_default_hand_connections_style())

2.3 至此步骤完整代码

import cv2
import time
import numpy as np
import mediapipe as mp

mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
mp_drawing_styles = mp.solutions.drawing_styles
mp_hands = mp.solutions.hands

hands =  mp_hands.Hands(
   static_image_mode=True,
   max_num_hands=2,
   min_detection_confidence=0.5)

# 调用摄像头 0 默认摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 方块初始数组
x = 100
y = 100
w = 100
h = 100

# 读取一帧帧照片
while True:
   # 返回frame图片
   rec,frame = cap.read()

# 镜像
   frame = cv2.flip(frame,1)

frame.flags.writeable = False
   frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
   # 返回结果
   results = hands.process(frame)

frame.flags.writeable = True
   frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)

# 如果结果不为空
   if results.multi_hand_landmarks:

# 遍历双手(根据读取顺序，一只只手遍历、画画)
       # results.multi_hand_landmarks n双手
       # hand_landmarks 每只手上21个点信息
       for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:
           mp_drawing.draw_landmarks(
               frame,
               hand_landmarks,
               mp_hands.HAND_CONNECTIONS,
               mp_drawing_styles.get_default_hand_landmarks_style(),
               mp_drawing_styles.get_default_hand_connections_style())

# 画矩形
   cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 255), -1)

# 显示画面
   cv2.imshow('frame',frame)

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

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

此时我们运行看一下还挺有意思的：

3. 位置计算

我们这个实验要求拖动方块，那肯定也有不拖动的时候，因此不妨根据上一步获取食指(8)和中指(12)指尖的位置，如果这俩离得近，我们就在他与方块重合的时候，根据手指的位置改变方块的坐标。

完整代码

import cv2
import time
import math
import numpy as np
import mediapipe as mp

# mediapipe配置
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
mp_drawing_styles = mp.solutions.drawing_styles
mp_hands = mp.solutions.hands
hands =  mp_hands.Hands(
   static_image_mode=True,
   max_num_hands=2,
   min_detection_confidence=0.5)

# 调用摄像头 0 默认摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# cv2.namedWindow("frame", 0)
# cv2.resizeWindow("frame", 960, 640)

# 获取画面宽度、高度
width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))

# 方块初始数组
x = 100
y = 100
w = 100
h = 100

L1 = 0
L2 = 0

on_square = False
square_color = (0, 255, 0)

# 读取一帧帧照片
while True:
   # 返回frame图片
   rec,frame = cap.read()

# 镜像
   frame = cv2.flip(frame,1)

frame.flags.writeable = False
   frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
   # 返回结果
   results = hands.process(frame)

frame.flags.writeable = True
   frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)

# 如果结果不为空
   if results.multi_hand_landmarks:

# 遍历双手(根据读取顺序，一只只手遍历、画画)
       # results.multi_hand_landmarks n双手
       # hand_landmarks 每只手上21个点信息
       for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:
           mp_drawing.draw_landmarks(
               frame,
               hand_landmarks,
               mp_hands.HAND_CONNECTIONS,
               mp_drawing_styles.get_default_hand_landmarks_style(),
               mp_drawing_styles.get_default_hand_connections_style())

# 记录手指每个点的x y 坐标
           x_list = []
           y_list = []
           for landmark in hand_landmarks.landmark:
               x_list.append(landmark.x)
               y_list.append(landmark.y)

# 获取食指指尖
           index_finger_x, index_finger_y = int(x_list[8] * width),int(y_list[8] * height)

# 获取中指
           middle_finger_x,middle_finger_y = int(x_list[12] * width), int(y_list[12] * height)

# 计算两指尖距离
           finger_distance = math.hypot((middle_finger_x - index_finger_x), (middle_finger_y - index_finger_y))

# 如果双指合并(两之间距离近)
           if finger_distance < 60:

# X坐标范围 Y坐标范围
               if (index_finger_x > x and index_finger_x < (x + w)) and (
                       index_finger_y > y and index_finger_y < (y + h)):

if on_square == False:
                       L1 = index_finger_x - x
                       L2 = index_finger_y - y
                       square_color = (255, 0, 255)
                       on_square = True

else:
               # 双指不合并/分开
               on_square = False
               square_color = (0, 255, 0)

# 更新坐标
           if on_square:
               x = index_finger_x - L1
               y = index_finger_y - L2

# 图像融合 使方块不遮挡视频图片
   overlay = frame.copy()
   cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), square_color, -1)
   frame = cv2.addWeighted(overlay, 0.5, frame, 1 - 0.5, 0)

# 显示画面
   cv2.imshow('frame',frame)

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

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

来源：https://blog.csdn.net/suic009/article/details/126534975