目錄
1.前言
2.算法運行效果圖預覽
3.算法運行軟件版本
4.部分核心程序
5.算法仿真參數
6.算法理論概述
7.參考文獻
8.算法完整程序工程
1.前言
? ? ? ?虛擬畫板系統基于計算機視覺與深度學習技術，通過攝像頭捕獲用戶手部動作，利用 MediaPipe框架實現手部關鍵點檢測與手勢識別，進而將手部運動轉化為虛擬畫筆操作。系統主要流程包括：圖像采集→手部關鍵點檢測→手勢語義解析→坐標映射→繪圖邏輯執行。
2.算法運行效果圖預覽
(完整程序運行后無水印)
3.算法運行軟件版本
人工智能算法python程序運行環境安裝步驟整理_本地ai 運行 python-CSDN博客
4.部分核心程序
def findHands(self,img,draw=True):imgRGB=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)self.results=hands.process(imgRGB)if self.results.multi_hand_landmarks:#get the information of each handfor handLms in self.results.multi_hand_landmarks:if draw:self.mpDraw.draw_landmarks(img,handLms,self.mpHands.HAND_CONNECTIONS)return imgdef findPosition(self,img,handNo=0,draw=True):self.lmList=[]if self.results.multi_hand_landmarks:myHand=self.results.multi_hand_landmarks[handNo]for id,lm in enumerate(myHand.landmark):h,w,c=img.shapecx,cy=int(lm.x*w),int(lm.y*h)self.lmList.append([id,cx,cy])if draw:cv2.circle(img,(cx,cy),8,(255,0,0),cv2.FILLED)return self.lmList 0Y_0075.算法仿真參數
# 指尖檢測器，設置檢測置信度為0.8
# 初始化攝像頭
cap=cv2.VideoCapture(0)
cap.set(3,1280)
cap.set(4,720)pens=5#畫筆寬度
erasers=100#橡皮寬度
6.算法理論概述
? ? ? ?虛擬畫板系統基于計算機視覺與深度學習技術，通過攝像頭捕獲用戶手部動作，利用 MediaPipe框架實現手部關鍵點檢測與手勢識別，進而將手部運動轉化為虛擬畫筆操作。系統主要流程包括：圖像采集→手部關鍵點檢測→手勢語義解析→坐標映射→繪圖邏輯執行。
? ? ?MediaPipe 的Hands模型采用輕量級卷積神經網絡（CNN），結合姿態估計（Pose Estimation）與關鍵點檢測（Keypoint Detection）技術，實現實時手部跟蹤。模型結構包含：
? ? ? ? 輕量化主干網絡：如 MobileNetV3，用于提取圖像特征；
? ? ? ?關鍵點回歸頭：輸出 21 個手部關鍵點（如指尖、指節）的二維坐標與置信度，坐標值通過歸一化處理（范圍 [0,1]）映射到圖像尺寸。
通過分析手部關鍵點的相對位置關系，定義不同手勢語義。例如：
畫筆模式：單指（如食指）抬起，其余手指彎曲；
橡皮/畫筆選擇：兩個手指同時伸開，則表示開始選擇畫筆顏色或者橡皮模式
7.參考文獻
[1]陳吳東.基于深度學習的動態手勢檢測與識別算法研究[J].現代信息科技, 2025(8).
[2]范羽,梁梓康,徐明坤,等.基于MediaPipe手勢識別的聾啞人交流系統設計[J].輕工科技, 2024, 40(5):99-102.
[3]孟杰,楊鵬程,楊朝,等.基于Mediapipe的幻影成像裝置自然手勢交互系統設計[J].國外電子測量技術, 2023, 42(3):116-122.DOI:10.19652/j.cnki.femt.2204392.
8.算法完整程序工程
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