初学者 Python 项目：使用 OpenCV 和 Mediapipe 构建增强现实绘图应用程序

hao123数码01/01/2025 14:48:4100

初学者 Python 项目：使用 OpenCV 和 Mediapipe 构建增强现实绘图应用程序-第1张图片-海印网

本Python项目构建一个简单的增强现实(AR)绘图应用程序。利用摄像头和手势，您可以在屏幕上进行虚拟绘画，自定义画笔，甚至保存您的作品！

项目设置

首先，创建一个新文件夹，并使用以下命令初始化新的虚拟环境：

python -m venv venv
./venv/scripts/activate

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然后，使用pip或您选择的包管理器安装必要的库：

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pip install mediapipe opencv-python

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注意:

安装最新版mediapipe时可能遇到兼容性问题。本文撰写时使用Python 3.11.2。请确保使用与您的Python版本兼容的mediapipe版本。

步骤一：获取摄像头图像

第一步是设置摄像头并显示视频流。我们将使用OpenCV的VideoCapture来访问摄像头并连续显示帧：

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)  # 0表示默认摄像头

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    frame = cv2.flip(frame, 1)  # 水平翻转，镜像效果

    cv2.imshow('摄像头', frame)

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

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

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小技巧:

cv2.waitKey(1) & 0xFF中的& 0xFF用于处理不同平台下按键返回值的差异，确保按键检测的可靠性。

步骤二：集成手部检测

使用MediaPipe的手部解决方案，我们将检测手部并提取关键点位置，例如食指尖和中指尖：

import cv2
import mediapipe as mp

mp_hands = mp.solutions.hands
hands = mp_hands.Hands(min_detection_confidence=0.9, min_tracking_confidence=0.9)

cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    frame = cv2.flip(frame, 1)
    frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    results = hands.process(frame_rgb)

    if results.multi_hand_landmarks:
        for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:
            h, w, _ = frame.shape
            cx, cy = int(hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.INDEX_FINGER_TIP].x * w), 
                     int(hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.INDEX_FINGER_TIP].y * h)
            mx, my = int(hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.MIDDLE_FINGER_TIP].x * w), 
                     int(hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.MIDDLE_FINGER_TIP].y * h)
            cv2.circle(frame, (cx, cy), 10, (0, 255, 0), -1)

    cv2.imshow('摄像头', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

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步骤三：追踪手指位置并绘图

我们将追踪食指，只有当食指和中指分开一定距离时才允许绘图。我们将维护一个食指坐标列表用于绘图，当食指和中指距离小于阈值时，添加None到列表中，表示中断绘图。

import cv2
import mediapipe as mp
import math

mp_hands = mp.solutions.hands
hands = mp_hands.Hands(min_detection_confidence=0.9, min_tracking_confidence=0.9)

draw_points = []
reset_drawing = False
brush_color = (0, 0, 255)
brush_size = 5

cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    frame = cv2.flip(frame, 1)
    frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    results = hands.process(frame_rgb)

    if results.multi_hand_landmarks:
        for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:
            h, w, _ = frame.shape
            cx, cy = int(hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.INDEX_FINGER_TIP].x * w), 
                     int(hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.INDEX_FINGER_TIP].y * h)
            mx, my = int(hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.MIDDLE_FINGER_TIP].x * w), 
                     int(hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.MIDDLE_FINGER_TIP].y * h)
            distance = math.sqrt((mx - cx) ** 2 + (my - cy) ** 2)
            threshold = 40

            if distance > threshold:
                if reset_drawing:
                    draw_points.append(None)
                    reset_drawing = False
                draw_points.append((cx, cy))
            else:
                reset_drawing = True

    for i in range(1, len(draw_points)):
        if draw_points[i - 1] and draw_points[i]:
            cv2.line(frame, draw_points[i - 1], draw_points[i], brush_color, brush_size)

    cv2.imshow('摄像头', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

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步骤四：改进方向