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MediaPipe là một gói Python được tạo sẵn trên PyPI. Nó cũng cung cấp các công cụ để người dùng xây dựng các giải pháp của riêng họ. Gói PythonPipe Python có sẵn trên PyPI cho Linux, macOS và Windows. Nhận diện khuôn mặt và lưới khuôn mặt Tư thế và phát hiện toàn diện Theo dõi và phát hiện đối tượng Nhận dạng bàn tay đặt ra ước tính Đếm ngón tay Bộ âm lượng. import cv2 import mediapipe as mp import time import Handsrecognition_Module as htm cap = cv2.VideoCapture(0) mpHands = mp.solutions.hands hands = mpHands.Hands() mpDraw = mp.solutions.drawing_utils pTime = 0 cTime = 0 while True: success, img = cap.read() imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = hands.process(imgRGB) print(results.multi_hand_landmarks) if results.multi_hand_landmarks: for handLms in results.multi_hand_landmarks: for id,lm in results.enumerate(handLms.landmarks): #print(id,lm) h, w, c =img.shape cx, cy =int(lm.x*w),int(lm.y*h) print(id, cx, cy) if cv2.circle(img,(cx,cy),15,(255,0,255),cv2.FILLED) mpDraw.draw_landmarks(img, handLms,mpHands.HAND_CONNECTIONS) 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) import cv2 import mediapipe as mp import time mpDraw = mp.solutions.drawing_utils mpPose = mp.solutions.pose pose = mpPose.Pose() cap =cv2.VideoCapture('3.mp4') pT = 0 while True: success, img = cap.read() imgRGB=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = pose.process(imgRGB) #print(results.pose_landmarks) if results.pose_landmarks: mpDraw.draw_landmarks(img,results.pose_landmarks,mpPose.POSE_CONNECTIONS ) for id,lm in enumerate(results.pose_landmarks.landmark): h,w,c=img.shape cx, cy =int(lm.x*w),int(lm.y*h) cv2.circle(img,(cx,cy),5,(255,0,0),cv2.FILLED) #print(id, cx, cy) cT =time.time() fps = 1/(cT-pT) pT = cT cv2.putText(img, str(int(fps)),(10,70),cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN,3,(255,0,255),3) cv2.imshow(”Image”,img) cv2.waitKey(1) Đây là một trong những bài học yêu thích của tôi trong lĩnh vực Thị giác máy tính trong dự án này, tôi đã tạo một tập lệnh COmputer Vision nhận dạng chuyển động của bàn tay và xác định số mà người dùng đang chỉ. import cv2 import time import os import Handsrecognition_Module as htm wCam, hCam = 640, 480 cap = cv2.VideoCapture(0) cap.set(3, wCam) cap.set(4, hCam) folderPath = ”My_image” myList = os.listdir(folderPath) print(myList) overlayList = [] for imPath in myList: image = cv2.imread(f'/') # print(f'/') overlayList.append(image) print(len(overlayList)) pTime = 0 detector = htm.handDetector(detectionCon=0.75) tipIds = [4, 8, 12, 16, 20] while True: success, img = cap.read() img = detector.findHands(img) lmList = detector.findPosition(img, draw=False) # print(lmList) if len(lmList) != 0: fingers = [] # Thumb if lmList[tipIds[0]][1] > lmList[tipIds[0] - 1][1]: fingers.append(1) else: fingers.append(0) # 4 Fingers for id in range(1, 5): if lmList[tipIds[id]][2] import cv2 import time import numpy as np import Handsrecognition_Module as htm import math from ctypes import cast, POINTER from comtypes import CLSCTX_ALL from pycaw.pycaw import AudioUtilities, IAudioEndpointVolume wCam, hCam = 640, 480 cap = cv2.VideoCapture(0) cap.set(3, wCam) cap.set(4, hCam) pTime = 0 detector = htm.handDetector(detectionCon=0.7) devices = AudioUtilities.GetSpeakers() interface = devices.Activate( IAudioEndpointVolume._iid_, CLSCTX_ALL, None) volume = cast(interface, POINTER(IAudioEndpointVolume)) # volume.GetMute() # volume.GetMasterVolumeLevel() volRange = volume.GetVolumeRange() minVol = volRange[0] maxVol = volRange[1] vol = 0 volBar = 400 volPer = 0 while True: success, img = cap.read() img = detector.findHands(img) lmList = detector.findPosition(img, draw=False) if len(lmList) != 0: # print(lmList[4], lmList[8]) x1, y1 = lmList[4][1], lmList[4][2] x2, y2 = lmList[20][1], lmList[20][2] cx, cy = (x1 + x2) // 2, (y1 + y2) // 2 cv2.circle(img, (x1, y1), 10, (255, 0, 255), cv2.FILLED) cv2.circle(img, (x2, y2), 10, (255, 0, 255), cv2.FILLED) cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 255), 3) cv2.circle(img, (cx, cy), 10, (255, 0, 255), cv2.FILLED) length = math.hypot(x2 - x1, y2 - y1) # print(length) # Hand range 50 - 300 # Volume Range -65 - 0 vol = np.interp(length, [50, 300], [minVol, maxVol]) volBar = np.interp(length, [50, 300], [400, 150]) volPer = np.interp(length, [50, 300], [0, 100]) print(int(length), vol) volume.SetMasterVolumeLevel(vol, None) if length. Video bingo.Bônus de US$ 1000 – Cassino. €200 Welcome Bonus – Booi Cassino.
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