ESP32CAM+OPENCV实现手势鼠标控制

我们将使用ESP32-CAM和OpenCV开发手势控制的虚拟鼠标。ESP32相机模块结合Python程序可以无线控制鼠标的跟踪和点击操作。

注意事项

1. Python版本：3.8.10

2. Python库安装：

3. Python文件名需命名正确

《代码1: track_hand.py 》

手部检测器的实现，使用了OpenCV和MediaPipe库来检测摄像头图像中的手部，并提取手部关键点的位置信息和手势状态。

具体来说，这段代码做了以下几件事情：

1. 导入了CV2、mediapipe、time、math和numpy库。

2. 定义了一个handDetector类，用于检测手部并提取关键信息。

3. handDetector类的初始化方法设置了一些检测参数，并创建了手部检测器和绘制工具对象。

4. handDetector类的方法包括：

• findHands：在输入图像中检测手部，并可选择是否绘制手部关键点和连接线。

• findPosition：提取手部关键点的位置信息，并返回关键点列表和边界框。

• fingersUp：判断手指状态，返回一个代表每个手指状态的列表。

• findDistance：计算两个手指之间的距离，并可选择是否绘制相关信息。

5. main函数用于运行实时手部检测和手势识别：

• 创建一个摄像头对象。

• 创建一个handDetector对象。

• 在循环中，读取摄像头图像，调用handDetector的方法进行手部检测和手势识别。

• 输出帧率信息并显示处理后的图像。

《代码2: final.py》此代码为电脑摄像头使用

使用手势识别控制鼠标移动和点击的应用程序。它依赖于一个名为track_hand的模块（或脚本），该模块可能包含有关手部检测和手势识别的功能。

具体来说，代码2做了以下几件事情：

1. 导入了numpy、track_hand、time、autopy和CV2库。

2. 设置了摄像头和屏幕的宽度和高度参数，以及一些其他参数。

3. 创建了一个摄像头对象，并设置摄像头的宽度和高度。

4. 创建了一个handDetector对象（假设在track_hand模块中定义），用于手部检测和手势识别。

5. 获取屏幕的宽度和高度。

6. 在一个循环中，读取摄像头图像，调用handDetector对象的方法进行手部检测和手势识别。

7. 获取手部关键点的位置信息和手指状态。

8. 如果手指状态满足某些条件，根据手指位置控制鼠标移动或点击。

9. 在图像上绘制相关信息，如手部关键点、矩形框和帧率。

10. 显示处理后的图像。

11. 循环会一直运行，直到用户关闭窗口。

《代码3:final2.py》esp32cam搭配使用

1. 添加了对手指状态的检测和处理逻辑，用于确定鼠标移动模式或点击模式。

2. 添加了鼠标移动和点击的功能，使用autopy库来控制鼠标操作。

3. 添加了显示帧率和鼠标状态的文本信息。

此代码片段实现了通过手势控制鼠标移动和点击的功能，使用了外部图像源而不是摄像头来获取图像数据。它使用自定义的手势检测模块来检测手部关键点和手势状态，并根据手势状态来移动鼠标或进行鼠标点击操作。代码还包含了帧率计算和显示的功能。