В данной статье хочу рассмотреть банальный и несложный проект, а именно подсчет количества поднятых пальцев.

Все исходники можно найти на моем Github.

Код будем рассматривать с самого начала, но лучше всего ознакомиться с моими предыдущими статьями.

Подготавливаем среду и устанавливаем следующие библиотеки:

pip install mediapipe pip install opencv-python pip install math

Создаем файл HandTrackingModule.py с привычным для моих читателей классом handDetector:

import cv2 import mediapipe as mp import time import math  class handDetector(): def __init__(self, mode=False, maxHands=2, modelComplexity=1, detectionCon=0.5, trackCon=0.5): self.mode = mode self.maxHands = maxHands self.modelComplexity = modelComplexity self.detectionCon = detectionCon self.trackCon = trackCon  self.mpHands = mp.solutions.hands self.hands = self.mpHands.Hands(self.mode, self.maxHands, self.modelComplexity, self.detectionCon, self.trackCon) self.mpDraw = mp.solutions.drawing_utils self.tipIds = [4, 8, 12, 16, 20]   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): xList = [] yList = [] bbox = [] self.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) xList.append(cx) yList.append(cy) #print(id, cx, cy) self.lmList.append([id, cx, cy]) if draw: cv2.circle(img, (cx, cy), 5, (255,0,255), cv2.FILLED) xmin, xmax = min(xList), max(xList) ymin, ymax = min(yList), max(yList) bbox = xmin, ymin, xmax, ymax  if draw: cv2.rectangle(img, (bbox[0]-20, bbox[1]-20), (bbox[2]+20, bbox[3]+20), (0, 255, 0), 2) return self.lmList, bbox  def findDistance(self, p1, p2, img, draw=True): x1, y1 = self.lmList[p1][1], self.lmList[p1][2] x2, y2 = self.lmList[p2][1], self.lmList[p2][2] cx, cy = (x1+x2)//2, (y1+y2)//2  if draw: cv2.circle(img, (x1,y1), 15, (255,0,255), cv2.FILLED) cv2.circle(img, (x2,y2), 15, (255,0,255), cv2.FILLED) cv2.line(img, (x1,y1), (x2,y2), (255,0,255), 3) cv2.circle(img, (cx,cy), 15, (255,0,255), cv2.FILLED)  length = math.hypot(x2-x1, y2-y1) return length, img, [x1, y1, x2, y2, cx, cy]  def fingersUp(self): fingers = []  # Thumb if self.lmList[self.tipIds[0]][1] < self.lmList[self.tipIds[0]-1][1]: fingers.append(1) else: fingers.append(0)  # 4 Fingers for id in range(1,5): if self.lmList[self.tipIds[id]][2] < self.lmList[self.tipIds[id]-2][2]: fingers.append(1) else: fingers.append(0) return fingers  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[1])  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()

Данный класс является шаблонным и я его всегда использую в своих проектах, связанных с OpenCV.

Подготовим исходники. Скачаем изображения с Github и поместим их в папку fingers. Посмотрим на их названия, логика тут простая — изображение называется <num>.jpg, где num — количество поднятых пальцев.

Создадим новый файл main.py и импортируем библиотеки:

import cv2 import time import os import HandTrackingModule as htm

Подключаем камеру:

wCam, hCam = 640, 480  cap = cv2.VideoCapture(0) cap.set(3, wCam) cap.set(4, hCam)

При подключении камеры могут возникнуть ошибки, поменяйте 0 из `cap = cv2.VideoCapture(0)` на 1 или 2.

Получаем все изображения:

folderPath = "fingers" # name of the folder, where there are images of fingers fingerList = os.listdir(folderPath) # list of image titles in 'fingers' folder overlayList = [] for imgPath in fingerList:     image = cv2.imread(f'{folderPath}/{imgPath}')     overlayList.append(image)

Объявляем дополнительные переменные:

pTime = 0  detector = htm.handDetector(detectionCon=0.75) totalFingers = 0

Запускаем бесконечный цикл (можно добавить остановку, если требуется), запускаем камеру и начинаем отслеживать руку в кадре:

while True:     sucess, img = cap.read()     img = cv2.flip(img, 1)      img = detector.findHands(img)     lmList, bbox = detector.findPosition(img, draw=False)

Если список с позициями руки не пустой, то считаем количество поднятых пальцев:

if lmList:         fingersUp = detector.fingersUp()         totalFingers = fingersUp.count(1)

Также будем выводить изображение, соответствующее количеству поднятых пальцев:

h, w, c = overlayList[totalFingers].shape img[0:h, 0:w] = overlayList[totalFingers]

И последнее, считаем FPS и выводим надписи в окне:

cTime = time.time()     fps = 1/ (cTime-pTime)     pTime = cTime      cv2.putText(img, f'FPS: {int(fps)}', (400, 70), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3, (255, 0, 0), 3)     cv2.rectangle(img, (20, 225), (170, 425), (0, 255, 0), cv2.FILLED)     cv2.putText(img, str(totalFingers), (45, 375), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 10, (255, 0, 0), 25)      cv2.imshow("Image", img)     cv2.waitKey(1)

Запускаем программу и тестируем:

Все работает😎