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import cv2
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import mediapipe as mp
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import time
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# 打开计算机自带摄像头
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cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW)
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mpHands = mp.solutions.hands
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hands = mpHands.Hands() # 设置参数，详见 hands.py 中的 __init__
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mpDraw = mp.solutions.drawing_utils # 将检测出的手上的标记点连接起来
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# 定义时间用于后边的fps计算
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pTime = 0
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cTime = 0
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while True:
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success, img = cap.read()
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imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 将BGR格式图像转换为RGB
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results = hands.process(imgRGB) # 对输入图像进行处理，探索图像中是否有手
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# print(results.multi_hand_landmarks) # 如果有手，输出手所有0~20个标记点的比例坐标，如果没有，输出None
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if results.multi_hand_landmarks:
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for handLms in results.multi_hand_landmarks: # 捕捉画面中的每一只手
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for id, lm in enumerate(handLms.landmark):
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# print(id, lm)
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h, w, c = img.shape
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cx, cy = int(lm.x * w), int(lm.y * h) # 根据比例还原出每一个标记点的像素坐标
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print(id, cx, cy) # 根据手上标记点的id打印出其相应所在图像中中的像素位置
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if id == 4: # 可以根据手上标记点的id获得任意id对应的标记点的信息
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cv2.circle(img, (cx, cy), 10, (255, 0, 255), cv2.FILLED) # 这里加粗强调了大拇指上的一个标记点
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mpDraw.draw_landmarks(img, handLms, mpHands.HAND_CONNECTIONS) # 给画面中的每一只手进行标点、连线的操作
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# 得到fps
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cTime = time.time()
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fps = 1/(cTime - pTime)
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pTime = cTime
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# 在画面上显示fps
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cv2.putText(img, 'FPS:' + str(int(fps)), (10, 70), cv2.FONT_ITALIC, 1, (0, 0, 255), 3)
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cv2.imshow("Image", img)
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cv2.waitKey(1)
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# 点击窗口X按钮关闭窗口
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if cv2.getWindowProperty('Image',cv2.WND_PROP_VISIBLE) < 1:
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break |
