怎么用Python识别手势数字

前言

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

到此这篇关于怎么用Python识别手势数字的文章就介绍到这了,更多相关Python识别手势数字内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • python基于OpenCV模板匹配识别图片中的数字

    python基于OpenCV模板匹配识别图片中的数字

    前言 本博客主要实现利用OpenCV的模板匹配识别图像中的数字,然后把识别出来的数字输出到txt文件中,如果识别失败则输出"读取失败". 操作环境: OpenCV - 4.1.0 Python 3.8.1 程序目标 单个数字模板:(这些单个模板是我自己直接从图片上截取下来的) 要处理的图片: 终端输出: 文本输出: 思路讲解 代码讲解 首先定义两个会用到的函数 第一个是显示图片的函数,这样的话在显示图片的时候就比较方便了 def cv_show(name, img): cv2.imsh

  • python 如何做一个识别率百分百的OCR

    python 如何做一个识别率百分百的OCR

    写在前面 当然这里说的百分百可能有点夸张,但其实想象一下,游戏里面的某个窗口的字符就是那种样子,不会变化的.而且识别的字符可能也不需要太多.中文有大几千个常用字,还有各种符号,其实都不需要. 这里针对的场景很简单,主要是有以下几点: 识别的字符不多:只要识别几十个常用字符即可,比如说26个字母,数字,还有一些中文. 背景统一,字体一致:我们不是做验证码识别,我们要识别的字符都是清晰可见的. 字符和背景易分割:一般来说就是对图片灰度化之后,黑底白字或者白底黑字这种. 技术栈 这里用到的主要就是py

  • 如何利用Python识别图片中的文字详解

    如何利用Python识别图片中的文字详解

    一.Tesseract 文字识别是ORC的一部分内容,ORC的意思是光学字符识别,通俗讲就是文字识别.Tesseract是一个用于文字识别的工具,我们结合Python使用可以很快的实现文字识别.但是在此之前我们需要完成一个繁琐的工作. (1)Tesseract的安装及配置 Tesseract的安装我们可以移步到该网址 https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/,我们可以看到如下界面: 有很多版本供大家选择,大家可以根据自己的需求选择.其中w32表示32

  • OpenCV+Python3.5 简易手势识别的实现

    OpenCV+Python3.5 简易手势识别的实现

    检测剪刀石头布三种手势,通过摄像头输入,方法如下: 选用合适颜色空间及阈值提取皮肤部分 使用滤波腐蚀膨胀等方法去噪 边缘检测 寻用合适方法分类 OpenCV用摄像头捕获视频 采用方法:调用OpenCV--cv2.VideoCapture() def video_capture(): cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # capture frame-by-frame ret, frame = cap.read() # our operation on th

  • OpenCV+python手势识别框架和实例讲解

    基于OpenCV2.4.8和 python 2.7实现简单的手势识别. 以下为基本步骤 1.去除背景,提取手的轮廓 2. RGB->YUV,同时计算直方图 3.进行形态学滤波,提取感兴趣的区域 4.找到二值化的图像轮廓 5.找到最大的手型轮廓 6.找到手型轮廓的凸包 7.标记手指和手掌 8.把提取的特征点和手势字典中的进行比对,然后判断手势和形状 提取手的轮廓 cv2.findContours() 找到最大凸包cv2.convexHull(),然后找到手掌和手指的相对位置,定位手型的轮廓和关键点

  • 10分钟学会使用python实现人脸识别(附源码)

    10分钟学会使用python实现人脸识别(附源码)

    前言 今天,我们用Python实现简单的人脸识别技术! Python里,简单的人脸识别有很多种方法可以实现,依赖于python胶水语言的特性,我们通过调用包可以快速准确的达成这一目的.这里介绍的是准确性比较高的一种. 一.首先 梳理一下实现人脸识别需要进行的步骤: 流程大致如此,在此之前,要先让人脸被准确的找出来,也就是能准确区分人脸的分类器,在这里我们可以用已经训练好的分类器,网上种类较全,分类准确度也比较高,我们也可以节约在这方面花的时间. 既然用的是python,那自然少不了包的使用了,在

  • Python实现手势识别

    这是借鉴了github上的一个源程序,参考源:https://github.com/lzane/Fingers-Detection-using-OpenCV-and-Python 自己在这个基础上做了一点修改补充后,可以实现手指指尖的检测,并且可以在windows系统下通过判断手指数目,来模拟键盘操作.下面直接上源程序,并做了详细注释,方便理解. 环境:python3.6+opencv3.4.0 代码如下: import cv2 import numpy as np import copy im

  • python实现手势识别的示例（入门）

    使用open-cv实现简单的手势识别.刚刚接触python不久,看到了很多有意思的项目,尤其时关于计算机视觉的.网上搜到了一些关于手势处理的实验,我在这儿简单的实现一下(PS:和那些大佬比起来真的是差远了,毕竟刚接触不久),主要运用的知识就是opencv,python基本语法,图像处理基础知识. 最终实现结果: 获取视频(摄像头) 这部分没啥说的,就是获取摄像头. cap = cv2.VideoCapture("C:/Users/lenovo/Videos/1.mp4")#读取文件 #

  • python神经网络编程之手写数字识别

    python神经网络编程之手写数字识别

    写在之前 首先是写在之前的一些建议: 首先是关于这本书,我真的认为他是将神经网络里非常棒的一本书,但你也需要注意,如果你真的想自己动手去实现,那么你一定需要有一定的python基础,并且还需要有一些python数据科学处理能力 然后希望大家在看这边博客的时候对于神经网络已经有一些了解了,知道什么是输入层,什么是输出层,并且明白他们的一些理论,在这篇博客中我们仅仅是展开一下代码: 然后介绍一下本篇博客的环境等: 语言:Python3.8.5 环境:jupyter 库文件: numpy | matp

  • 怎么用Python识别手势数字

    怎么用Python识别手势数字

    前言 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

  • win10安装tesserocr配置 Python使用tesserocr识别字母数字验证码

    链接:https://pan.baidu.com/s/1l2yiba7ZTPUTf41ZnJ4PYw 提取码:t3bq win10安装tesserocr 首先需要下载tesseract,它为tesserocr提供底层支持.具体下载官方路径:https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki,选择对应的系统版本,可以选择一个相对不带dev的稳定版本下载,如:tesseract-ocr-setup-3.05.02-20180621.exe.然后一路安装,唯一记

  • Python+Opencv实现数字识别的示例代码

    Python+Opencv实现数字识别的示例代码

    一.什么是数字识别?   所谓的数字识别,就是使用算法自动识别出图片中的数字.具体的效果如下图所示: 上图展示了算法的处理效果,算法能够自动的识别到LCD屏幕上面的数字,这在现实场景中具有很大的实际应用价值.下面我们将对它的实现细节进行详细解析. 二.如何实现数字识别?   对于数字识别这个任务而言,它并不是一个新的研究方向,很久之前就有很多的学者们在关注这个问题,并提出了一些可行的解决方案,本小节我们将对这些方案进行简单的总结. 方案一:使用现成的OCR技术. OCR,即文字识别,它是一个比较

  • opencv+python识别七段数码显示器的数字(数字识别)

    opencv+python识别七段数码显示器的数字(数字识别)

    目录 一.什么是七段数码显示器 二.创建opencv数字识别器 一.什么是七段数码显示器 七段LCD数码显示器有很多叫法:段码液晶屏.段式液晶屏.黑白笔段屏.段码LCD液晶屏.段式显示器.TN液晶屏.段码液晶显示器.段码屏幕.笔段式液晶屏.段码液晶显示屏.段式LCD.笔段式LCD等. 如下图,每个数字都由一个七段组件组成. 七段显示器总共可以呈现 128 种可能的状态: 我们要识别其中的0-9,如果用深度学习的方式有点小题大做,并且如果要进行应用还有很多前序工作需要进行,比如要确认识别什么设备的

  • Python+OpenCV手势检测与识别Mediapipe基础篇

    目录 前言 项目效果图 认识Mediapipe 项目环境 代码 核心代码 视频帧率计算 完整代码 项目输出 结语 前言 本篇文章适合刚入门OpenCV的同学们.文章将介绍如何使用Python利用OpenCV图像捕捉,配合强大的Mediapipe库来实现手势检测与识别:本系列后续还会继续更新Mediapipe手势的各种衍生项目,还请多多关注! 项目效果图 视频捕捉帧数稳定在(25-30) 认识Mediapipe 项目的实现,核心是强大的Mediapipe ,它是google的一个开源项目: 功能

  • python 识别图片中的文字信息方法

    最近朋友需要一个可以识别图片中的文字的程序,以前做过java验证码识别的程序: 刚好最近在做一个python项目,所以顺便用Python练练手 1.需要的环境: 2.7或者3.4版本的python 2.需要安装pytesseract库 依赖PIL和tesseract-ocr库 本地环境是ubuntu,下面说一下 具体步骤: 2.7 1.安装PIL: 直接使用pip 安装: pip install Pillow 2.安装tesseract-ocr: apt-get install tesserac

  • Python 正则表达式匹配数字及字符串中的纯数字

    Python 正则表达式匹配数字 电话号码:\d{3}-\d{8}|\d{4}-\d{7} QQ号:[1-9][0-9]{4,} 中国邮政编码:[1-9]\d{5}(?!\d) 身份证:\d{15}|\d{18} ip地址:\d+\.\d+\.\d+\.\d+ [1-9]\d*      正整数 -[1-9]\d* 负整数 -?[1-9]\d* 整数 [1-9]\d*|0 非负整数 -[1-9]\d*|0 非正整数 [1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*$ 正浮点数 -([1-

  • mac使用python识别图形验证码功能

    前言 最近在研究验证码相关的操作,所以准备记录下安装以及使用的过程.虽然之前对验证码的破解有所了解的,但是之前都是简单使用之后就不用了,没有记录一个详细的过程,所以后面再用起来也要重新从网上查找资料比较麻烦,所以这里准备对研究过程的关键点做一个记录. 首先这篇文章,主要是研究图形验证码,后期会不定时拓展内容. 在网上查了很多版本的图形验证码识别,目前看到最多的两个模块是pytesseract和tesserocr,但是因为我这里安装tesserocr的时候各种出错,所以最终我锁定了使用pytess

  • python识别验证码的思路及解决方案

    1.介绍 在爬虫中经常会遇到验证码识别的问题,现在的验证码大多分计算验证码.滑块验证码.识图验证码.语音验证码等四种.本文就是识图验证码,识别的是简单的验证码,要想让识别率更高,识别的更加准确就需要花很多的精力去训练自己的字体库. 识别验证码通常是这几个步骤: (1)灰度处理 (2)二值化 (3)去除边框(如果有的话) (4)降噪 (5)切割字符或者倾斜度矫正 (6)训练字体库 (7)识别 这6个步骤中前三个步骤是基本的,4或者5可根据实际情况选择是否需要. 经常用的库有pytesseract(

  • Python识别处理照片中的条形码

    最近一直在玩数独,突发奇想实现图像识别求解数独,输入到输出平均需要0.5s. 整体思路大概就是识别出图中数字生成list,然后求解. 输入输出demo 数独采用的是微软自带的Microsoft sudoku软件随便截取的图像,如下图所示: 经过程序求解后,得到的结果如下图所示: def getFollow(varset, terminalset, first_dic, production_list):     follow_dic = {}     done = {}     for var

随机推荐