文章目录
- 一、 效果(版本2的效果)
- 二、全部源码
- 版本1：未封装代码
- 版本2：封装好的代码
- 三、 开发工具
- 四、 遇到的问题记录
- 第一个问题： error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function ‘cv::cvtColor’
- 解决方案：（可能只适用于我，不妨可以试试）
- 第二个问题：使用pip指令，下载opencv-python，numpy等报错
- 解决方案：使用国内镜像安装
一、 效果(版本2的效果)
下面是我的关于Opencv的手势识别代码模型。该源码来自于B站Opencv的大神教程
二、全部源码
版本1：未封装代码
这个代码可以复制后直接运行，看出效果的。
#!/usr/bin/python3.7
# coding=utf-8
import cv2
import mediapipe as mp
import time
# 导入opencv模块
# 捕捉帧，笔记本摄像头设置为0即可
""" VideoCapture第一个参数就是摄像头编号"""
capture =cv2.VideoCapture(0,cv2.CAP_DSHOW)
# 初始化（模型使用之前)
mpHands =mp.solutions.hands
hands=mpHands.Hands()
mpDraw=mp.solutions.drawing_utils
pTime=0
cTime=0
# 循环显示帧
while True :
success, img = capture.read()
imgRGB=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
results=hands.process(imgRGB)
"""在显示图片之前，我们需要对图像进行一些处理"""
# 下面这个函数，当手放入摄像头范围内，就会返回相应的Landmark值，否则返回的是None
#print(results.multi_hand_landmarks)
# 输出手的每个坐标（一只手几十个点）
if results.multi_hand_landmarks:
print("读取成功！")
for handLms in results.multi_hand_landmarks:
for id, lm in enumerate(handLms.landmark):
print(id,lm)
mpDraw.draw_landmarks(img, handLms,mpHands.HAND_CONNECTIONS) # 第三个参数的意思是，让手中的节点连接。
cv2.imshow('Carmer', img)
if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # 按Q退出
break
版本2：封装好的代码
这个代码是封装好的，都后面如果需要就是直接引用。不过也可以直接运行这个程序，也同样能出结果。
import cv2
import mediapipe as mp
import time
class handDetector():
def __init__(self, mode=False, maxHands=2, detectionCon=0.5, trackCon=0.5):
self.mode = mode
self.maxHands = maxHands
self.detectionCon = detectionCon
self.trackCon = trackCon
self.mpHands = mp.solutions.hands
self.hands = self.mpHands.Hands(self.mode, self.maxHands,
self.detectionCon, self.trackCon)
self.mpDraw = mp.solutions.drawing_utils
def findHands(self, img, draw=True):
imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
self.results = self.hands.process(imgRGB)
# print(results.multi_hand_landmarks)
if self.results.multi_hand_landmarks:
for handLms in self.results.multi_hand_landmarks:
if draw:
self.mpDraw.draw_landmarks(img, handLms,
self.mpHands.HAND_CONNECTIONS)
return img
def findPosition(self, img, handNo=0, draw=True):
lmList = []
if self.results.multi_hand_landmarks:
myHand = self.results.multi_hand_landmarks[handNo]
for id, lm in enumerate(myHand.landmark):
# print(id, lm)
h, w, c = img.shape
cx, cy = int(lm.x * w), int(lm.y * h)
# print(id, cx, cy)
lmList.append([id, cx, cy])
# if draw: 这部分代码画出了手上所有结点，因为比较难看，就注释掉了。
# cv2.circle(img, (cx, cy), 15, (255, 0, 255), cv2.FILLED)
return lmList
def main():
pTime = 0
cTime = 0
cap = cv2.VideoCapture(0)
detector = handDetector()
while True:
success, img = cap.read()
img = detector.findHands(img)
lmList = detector.findPosition(img)
if len(lmList) != 0:
print(lmList[4])
cTime = time.time()
fps = 1 / (cTime - pTime)
pTime = cTime
cv2.putText(img, str(int(fps)), (10, 70), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3,
(255, 0, 255), 3)
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(1)
if __name__ == "__main__":
main()
同时打印出了手上的每个结点的位置变化。
三、 开发工具
Pycharm2021，Python3.7 .
四、 遇到的问题记录
第一个问题： error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function ‘cv::cvtColor’
报错：
imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
cv2.error: OpenCV(4.5.3) C:\Users\runneradmin\AppData\Local\Temp\pip-req-build-_xlv4eex\opencv\modules\imgproc\src\color.cpp:182: error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function ‘cv::cvtColor’
这个问题，网上的一些解释是，如果你导入的是一个静态图片，那么要么是你的斜杠写错，
或者是你的路径中有中文，不妨换个没有中文的路径，或者修改图片为英文试试。
但是我这里是摄像头：
解决方案：（可能只适用于我，不妨可以试试）
cap = cv2.VideoCapture(1) #这个是B站源码中的摄像头编号
使用B站大神源码报错后，我把上面这行代码改成下面这样，就好了。
cap = cv2.VideoCapture(0)
第二个问题：使用pip指令，下载opencv-python，numpy等报错
在控制台上使用pip指令下载是，经常碰到超时问题，本身文件不大，但是你的下载速度只有12kb/s甚至只有几kb每秒
遇到的问题例如下面这个：
其实这个问题就是因为你的下载速度太慢导致的。
解决方案：使用国内镜像安装
这时候，考虑使用国内镜像安装，会快很多。.点击进入国内镜像安装教程
一般numpy,opencv-python都有国内镜像。不过我安装mediatepipe时，并没有找到国内镜像，但是控制台cmd使用下面这个指令太慢了。也是只有几kb/s
pip install mediapipe
所以我选择了去PyCharm去下载：
方式：
File—>Setting—>Project:python-project-Python Interpreter(Python解释器)
点击“+”，添加解释器，然后在搜索框中搜索你需要的package即可。opencv-python,numpy，mediapipe都可以直接搜到。
点击下面的Install Package即可。