使用 Python 检测左右手

什么是 MediaPipe？

MediaPipe 是 Google 提供的一套独立的解决方案，用于支持机器学习处理路径在跨平台应用程序中的应用。它提供了用于计算机视觉、音频信号处理以及其他任何机器学习操作的优化模型解决方案。

MediaPipe 的主要特点

1. 预构建的解决方案：它提供了一组API，这些 API 几乎可以直接用于应用程序，例如人脸检测、手部追踪、姿势估计、对象检测等等。
2. 实时性能：MediaPipe 针对实时应用程序进行了优化，可以高效地处理输入。
3. 跨平台：适用于Android、iOS、Web 和桌面平台，使其能够用于各种应用。
4. 高精度：由于先进的机器学习模型，可提供高度精确的结果。
5. 可定制性：开发人员可以通过将 MediaPipe 与自己的模型集成来构建自定义的机器学习管道。

常见用例

1. 手部追踪：检测手部动作或手势。
2. 姿势估计：识别身体姿势，用于健身应用或动画。
3. 人脸网格：详细的人脸映射，用于增强现实 (AR)。
4. 对象检测：识别图像或视频中的对象。
5. 音频处理：语音或声音分析。

什么是 OpenCV？

OpenCV 是一个开源的并行处理数值库，用于图像处理和计算各种查找。它们用于分析图像、视频和实时数据，以创建其他应用程序，例如对象检测或图像识别，以及追踪人脸。

OpenCV的主要特性

1. 图像处理：OpenCV 包含用于处理图像的类，包括更改图像大小、旋转、应用滤镜以及在不同颜色空间之间进行转换。
2. 视频处理：此功能特别支持固定和持续的读取和写入，或对视频文件（或实时视频流）的顺序处理。
3. 对象检测：使用可用的标准模型和算法识别面部、眼睛、手等。
4. 边缘检测：确定图像中的边界，这在研究形状和对象时很有用。
5. 机器学习集成：使用 K-均值聚类、支持向量机 (SVM) 和神经网络等其他机器学习算法来分析和分类图像。
6. 多平台支持：兼容Windows、Linux、MacOS、Android 和 IOS 操作系统。

OpenCV 的一些应用

1. 人脸识别：用于安全和身份验证系统。
2. 对象检测：帮助机器人识别重要的对象，可能用于机器人技术或监控。
3. 增强现实：将现实世界的数据与虚拟数据结合。
4. 医学成像：医院。这项工作涉及帮助分析 X 射线、CT 扫描或 MRI 扫描。
5. 游戏和动画：改善实时环境中的通信体验。

左右手检测的实现

现在，让我们来看下面的 Python 程序，它演示了使用 MediaPipe 和 OpenCV 实现左右手检测系统的过程。

代码

输出

 
Hand detected: Left with confidence 0.99
Hand detected: Right with confidence 0.94   

说明

• 安装库：安装必要的库，包括 MediaPipe、OpenCV 和Matplotlib。这些库有助于进行手部检测、图像处理和可视化。
• 导入库：导入必需的 Python 库，如 MediaPipe（用于手部检测）、OpenCV（用于图像处理）和 Matplotlib（用于显示图像）。
• 上传图片：提示用户上传图片。这张图片将被处理以检测手部。
• 转换图片：将上传的图片从 OpenCV 使用的 BGR 格式转换为大多数可视化工具使用的 RGB 格式，以确保颜色正确显示。
• 初始化 MediaPipe Hands：使用特定设置初始化 MediaPipe 的手部检测模块。
  
  • static_image_mode = True 确保它处理单个图像。
  • max_num_hands = 2 允许检测多达两只手。
  • min_detection_confidence = 0.5 设置手部检测的阈值。
• 处理图片：MediaPipe 处理图片以检测手部及其地标（手部的关键点）。
• 检查是否检测到手：代码会检查图像中是否检测到任何手。
  
  • 如果检测到手，则会打印其类型（左或右）和置信度分数。
  • 在图像上绘制手部地标。
• 显示标注后的图片：使用 Matplotlib 显示标注后的图片，其中标出了检测到的手和地标。
• 保存和下载结果：保存标注后的图片，并提供下载。

左右手检测的实际应用

1. 手语识别：有助于识别手语手势，以便与听障人士进行交流。区分左右手对于识别某些手语手势至关重要。
2. 游戏和虚拟现实 (VR)：用于交互式游戏和 VR 应用，其中手部动作控制环境。了解正在使用哪只手可以增强游戏体验并提高控制精度。
3. 机器人技术：使机器人能够识别和响应人类的手势。可用于协作机器人 (cobots) 以识别基于手势的命令。
4. 健身应用：追踪运动或瑜伽的手部姿势，确保动作正确。区分左右手有助于拳击或舞蹈训练等活动。
5. 医疗应用：通过监测手部动作并确保患者正确进行锻炼来辅助物理治疗。有助于研究运动技能和诊断神经系统疾病。
6. 安全系统：用于生物识别系统进行手势身份验证或访问控制。区分用右手或左手做出以执行特定命令的手势。
7. 增强现实 (AR)：通过允许使用手势进行精确交互来增强 AR 体验。左右手识别是实现对称或镜像交互的关键。
8. 教育：有助于为儿童创建互动式学习工具，例如教授左右辨别的游戏。