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《精品項目實戰》

1、效果圖

2、手勢識別關鍵步驟

（1） 導入必要的庫

• MediaPipe：用于手部識別和關鍵點檢測。
• OpenCV：用于視頻捕捉和圖像處理。
• NumPy：用于數值計算，特別是在計算手指之間的距離時。

（2）配置 MediaPipe

• 配置 MediaPipe 的手部識別工具，設置了識別模式、最大手數、最小檢測信度和最小跟蹤信度。

（3）啟動攝像頭

• 使用 OpenCV 打開默認攝像頭，并設置窗口可調整大小。

（4）設置手指張開判斷的距離閾值

• 定義 FINGER_THRESHOLD，用于判斷手指是否張開。該值需要根據實際情況進行調整。

（5）計算手指之間的歐幾里得距離

• 定義函數 calculate_distance，通過手指尖和根部的坐標計算兩點之間的歐幾里得距離，用于判斷手指是否張開。

（6）處理視頻流

• 通過攝像頭連續讀取圖像幀。
• 對每一幀圖像進行處理：轉換顏色空間并使用 MediaPipe 進行手部識別。
• 如果檢測到手部關鍵點，繪制手部關鍵點，并計算手指尖與根部之間的距離來判斷手指是否張開。

（7）計算和顯示手指張開的數量

• 遍歷所有識別到的手部，檢查每根手指的距離，累加張開的手指數。
• 使用 OpenCV 在圖像上顯示張開手指的數量，并輸出到控制臺。

（8）顯示圖像

• 使用 OpenCV 顯示處理后的圖像，并實時更新。

（9）按鍵退出

• 按 q 鍵退出程序，釋放攝像頭資源并關閉所有 OpenCV 窗口。

（10）資源釋放

• 釋放攝像頭資源，關閉所有 OpenCV 創建的窗口。

3、源碼下載

https://download.csdn.net/download/xch_yang/90779470

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