​使用旭日X3派实现手势检测

新机器视觉 2023-06-02 824

新机器视觉

1480 文章 497.5w阅读 233粉丝

描述

作者阿#杰

本篇博客通过旭日X3搭载手势识别算法，实现实时检测，同时测试其运行性能。

针对旭日X3上并没有很好的python IDE编译环境的问题，本篇博客通过SSH远程连接的方式，可以在不给旭日X3内存压力的同时， 提供一个更好的代码编写环境， 同时通过SSH的方式给旭日X3配置对应的环境 ，起到方便快捷的作用。

一、准备工作

首先在电脑上安装配有pycharm专业版（专业版可以使用ssh远程登陆，学生使用教育邮箱申请pycharm专业版）。

Pycharm是一款用于Python编程的集成开发环境（IDE）。它可以帮助您编写，测试和调试代码，并具有诸如代码提示，自动完成和错误检测等功能，以帮助您更快地编写高质量的代码。

本次主要使用通过SSH远程连接旭日X3，以便于传输代码到x3派上，实现python的远程操作。

编译环境

其次，本次工作用到Meidapipe功能包，MediaPipe 是一款由 Google Research 开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架，可以直接调用其API完成目标检测、人脸检测以及关键点检测等。

Meidapipe是一个针对深度学习模型的高效执行库，由PyTorch设计而成，提供了高级API，用于加速预测和推理的过程。它为模型执行提供了优化和并行化的功能，并且支持多个GPU和分布式训练。

同时，Meidapipe还支持模型压缩和部署，使模型在嵌入式设备和移动设备上的执行更加高效和灵活。

 

编译环境

项目完成的效果展示：

编译环境

二、部署过程

在x3派上安装pip3及导入Meidapipe包：

 

sudo apt install python3-pip


pip3 install mediapipe -i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple

 

确定旭日X3中摄像头端口：

首先不插usb摄像头输入

ls /dev/video*

然后插上usb摄像头再输入ls /dev/video*

多出的端口号即为摄像头端口。

创建手部类对象

初始化手部对象

hands是检测手部关键点的函数，其中有4个输入参数量可以选择

1、static_image_mode：默认为False，如果设置为false, 就是把输入看作一个视频流，在检测到手之后对手加了一个目标跟踪(目标检测+跟踪)，无需调用另一次检测，直到失去对任何手的跟踪为止。

如果设置为True，则手部检测将在每个输入图像上运行(目标检测)，非常适合处理一批静态的，可能不相关的图像。(如果检测的是图片就要设置成True)

2、max_num_hands:可以检测到的手的数量最大值，默认是2

3、min_detection_confidence: 手部检测的最小置信度值，大于这个数值被认为是成功的检测。默认为0.5

4、min_tracking_confidence：目标踪模型的最小置信度值，大于这个数值将被视为已成功跟踪的手部，默认为0.5，如果static_image_mode设置为true，则忽略此操作。

 

class HandDetector:
    """
    使用mediapipe库查找手。导出地标像素格式。添加了额外的功能。
    如查找方式，许多手指向上或两个手指之间的距离。而且提供找到的手的边界框信息。
    """


    def __init__(self, mode=False, maxHands=2, detectionCon=0.5, minTrackCon=0.5):
        """
        :param mode: 在静态模式下，对每个图像进行检测
        :param maxHands: 要检测的最大手数
        :param detectionCon: 最小检测置信度
        :param minTrackCon: 最小跟踪置信度
        """
        self.mode = mode
        self.maxHands = maxHands
        self.modelComplex = False
        self.detectionCon = detectionCon
        self.minTrackCon = minTrackCon
         # 初始化手部识别模型
        self.mpHands = mp.solutions.hands
        self.hands = self.mpHands.Hands(self.mode, self.maxHands, self.modelComplex,
                                self.detectionCon, self.minTrackCon)
        self.mpDraw = mp.solutions.drawing_utils  # 初始化绘图器
        self.tipIds = [4, 8, 12, 16, 20]  # 指尖列表
        self.fingers = []
        self.lmList = []

 

创建发现手部并在图像中绘制函数，返回绘制后的图像。

 

def findHands(self, img, draw=True):
    """
    从图像(BRG)中找到手部。
    :param img: 用于查找手的图像。
    :param draw: 在图像上绘制输出的标志。
    :return: 带或不带图形的图像
    """
    imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # 将传入的图像由BGR模式转标准的Opencv模式——RGB模式，
    self.results = self.hands.process(imgRGB)


    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

 

 创建发现手部坐标函数，并返回手部坐标列表。

 

def findPosition(self, img, handNo=0, draw=True):
    """
    查找单手的地标并将其放入列表中像素格式。还可以返回手部周围的边界框。
    :param img: 要查找的主图像
    :param handNo: 如果检测到多只手，则为手部id
    :param draw: 在图像上绘制输出的标志。(默认绘制矩形框)
    :return: 像素格式的手部关节位置列表；手部边界框
    """


    xList = []
    yList = []
    bbox = []
    bboxInfo = []
    self.lmList = []
    if self.results.multi_hand_landmarks:
        myHand = self.results.multi_hand_landmarks[handNo]
        for id, lm in enumerate(myHand.landmark):
            h, w, c = img.shape
            px, py = int(lm.x * w), int(lm.y * h)
            xList.append(px)
            yList.append(py)
            self.lmList.append([px, py])
            if draw:
                cv2.circle(img, (px, py), 5, (255, 0, 255), cv2.FILLED)
        xmin, xmax = min(xList), max(xList)
        ymin, ymax = min(yList), max(yList)
        boxW, boxH = xmax - xmin, ymax - ymin
        bbox = xmin, ymin, boxW, boxH
        cx, cy = bbox[0] + (bbox[2] // 2), 
                 bbox[1] + (bbox[3] // 2)
        bboxInfo = {"id": id, "bbox": bbox, "center": (cx, cy)}


        if draw:
            cv2.rectangle(img, (bbox[0] - 20, bbox[1] - 20),
                          (bbox[0] + bbox[2] + 20, bbox[1] + bbox[3] + 20),
                          (0, 255, 0), 2)


    return self.lmList, bboxInfo

 

判断展开手指数量，同时区分左右手。

 

def fingersUp(self):
    """
    查找列表中打开并返回的手指数。会分别考虑左手和右手
    ：return：竖起手指的列表
    """
    if self.results.multi_hand_landmarks:
        myHandType = self.handType()
        fingers = []
        # Thumb
        if myHandType == "Right":
            if self.lmList[self.tipIds[0]][0] > self.lmList[self.tipIds[0] - 1][0]:
                fingers.append(1)
            else:
                fingers.append(0)
        else:
            if self.lmList[self.tipIds[0]][0] < self.lmList[self.tipIds[0] - 1][0]:
                fingers.append(1)
            else:
                fingers.append(0)
        # 4 Fingers
        for id in range(1, 5):
            if self.lmList[self.tipIds[id]][1] < self.lmList[self.tipIds[id] - 2][1]:
                fingers.append(1)
            else:
                fingers.append(0)
    return fingers

 

  判断识别到的是左手 or 右手。

 

def handType(self):
    """
    检查传入的手部是左还是右
    ：return: "Right" 或 "Left"
    """
    if self.results.multi_hand_landmarks:
        if self.lmList[17][0] < self.lmList[5][0]:
            return "Right"
        else:
            return "Left"

 

以上为手部检测类中方法的创建实现，通过调用类的方式来实现相应的功能。

创建Main类，用于具体实现功能

摄像头初始化

 

class Main:
    def __init__(self):
        self.camera = cv2.VideoCapture(1, cv2.CAP_DSHOW)
        self.camera.set(3, 1280)
        self.camera.set(4, 720)

 

调用手部类，并将相关信息显示在实时画面中

 

def Gesture_recognition(self):
    while True:
        self.detector = HandDetector()
        frame, img = self.camera.read()
        img = self.detector.findHands(img)
        lmList, bbox = self.detector.findPosition(img)


        if lmList:
            x_1, y_1 = bbox["bbox"][0], bbox["bbox"][1]
            x1, x2, x3, x4, x5 = self.detector.fingersUp()


            if (x2 == 1 and x3 == 1) and (x4 == 0 and x5 == 0 and x1 == 0):
                cv2.putText(img, "2_TWO", (x_1, y_1), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3,
                            (0, 0, 255), 3)
            elif (x2 == 1 and x3 == 1 and x4 == 1) and (x1 == 0 and x5 == 0):
                cv2.putText(img, "3_THREE", (x_1, y_1), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3,
                            (0, 0, 255), 3)
            elif (x2 == 1 and x3 == 1 and x4 == 1 and x5 == 1) and (x1 == 0):
                cv2.putText(img, "4_FOUR", (x_1, y_1), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3,
                            (0, 0, 255), 3)
            elif x1 == 1 and x2 == 1 and x3 == 1 and x4 == 1 and x5 == 1:
                cv2.putText(img, "5_FIVE", (x_1, y_1), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3,
                            (0, 0, 255), 3)
            elif x2 == 1 and (x1 == 0, x3 == 0, x4 == 0, x5 == 0):
                cv2.putText(img, "1_ONE", (x_1, y_1), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3,
                            (0, 0, 255), 3)
            elif x1 and (x2 == 0, x3 == 0, x4 == 0, x5 == 0):
                cv2.putText(img, "GOOD!", (x_1, y_1), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3,
                            (0, 0, 255), 3)
        cv2.imshow("camera", img)
        if cv2.getWindowProperty('camera', cv2.WND_PROP_VISIBLE) < 1:
            break
        cv2.waitKey(1)

 

程序入口：执行相关功能。

 

if __name__ == '__main__':
    Solution = Main()
    Solution.Gesture_recognition()

 

完整代码展示

 

import cv2
import mediapipe as mp




class HandDetector:
    """
    使用mediapipe库查找手。导出地标像素格式。添加了额外的功能。
    如查找方式，许多手指向上或两个手指之间的距离。而且提供找到的手的边界框信息。
    """


    def __init__(self, mode=False, maxHands=2, detectionCon=0.5, minTrackCon=0.5):
        """
        :param mode: 在静态模式下，对每个图像进行检测
        :param maxHands: 要检测的最大手数
        :param detectionCon: 最小检测置信度
        :param minTrackCon: 最小跟踪置信度
        """
        self.mode = mode
        self.maxHands = maxHands
        self.modelComplex = False
        self.detectionCon = detectionCon
        self.minTrackCon = minTrackCon


        # 初始化手部识别模型
        self.mpHands = mp.solutions.hands
        self.hands = self.mpHands.Hands(self.mode, self.maxHands, self.modelComplex,
                                        self.detectionCon, self.minTrackCon)
        self.mpDraw = mp.solutions.drawing_utils  # 初始化绘图器
        self.tipIds = [4, 8, 12, 16, 20]  # 指尖列表
        self.fingers = []
        self.lmList = []


    def findHands(self, img, draw=True):
        """
        从图像(BRG)中找到手部。
        :param img: 用于查找手的图像。
        :param draw: 在图像上绘制输出的标志。
         带或不带图形的图像
        """
        imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # 将传入的图像由BGR模式转标准的Opencv模式——RGB模式，
        self.results = self.hands.process(imgRGB)


        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):
        """
        查找单手的地标并将其放入列表中像素格式。还可以返回手部周围的边界框。
        :param img: 要查找的主图像
        :param handNo: 如果检测到多只手，则为手部id
        :param draw: 在图像上绘制输出的标志。(默认绘制矩形框)
         像素格式的手部关节位置列表；手部边界框
        """


        xList = []
        yList = []
        bbox = []
        bboxInfo = []
        self.lmList = []
        if self.results.multi_hand_landmarks:
            myHand = self.results.multi_hand_landmarks[handNo]
            for id, lm in enumerate(myHand.landmark):
                h, w, c = img.shape
                px, py = int(lm.x * w), int(lm.y * h)
                xList.append(px)
                yList.append(py)
                self.lmList.append([px, py])
                if draw:
                    cv2.circle(img, (px, py), 5, (255, 0, 255), cv2.FILLED)
            xmin, xmax = min(xList), max(xList)
            ymin, ymax = min(yList), max(yList)
            boxW, boxH = xmax - xmin, ymax - ymin
            bbox = xmin, ymin, boxW, boxH
            cx, cy = bbox[0] + (bbox[2] // 2), 
                     bbox[1] + (bbox[3] // 2)
            bboxInfo = {"id": id, "bbox": bbox, "center": (cx, cy)}


            if draw:
                cv2.rectangle(img, (bbox[0] - 20, bbox[1] - 20),
                              (bbox[0] + bbox[2] + 20, bbox[1] + bbox[3] + 20),
                              (0, 255, 0), 2)


        return self.lmList, bboxInfo


    def fingersUp(self):
        """
        查找列表中打开并返回的手指数。会分别考虑左手和右手
        ：return：竖起手指的列表
        """
        if self.results.multi_hand_landmarks:
            myHandType = self.handType()
            fingers = []
            # Thumb
            if myHandType == "Right":
                if self.lmList[self.tipIds[0]][0] > self.lmList[self.tipIds[0] - 1][0]:
                    fingers.append(1)
                else:
                    fingers.append(0)
            else:
                if self.lmList[self.tipIds[0]][0] < self.lmList[self.tipIds[0] - 1][0]:
                    fingers.append(1)
                else:
                    fingers.append(0)
            # 4 Fingers
            for id in range(1, 5):
                if self.lmList[self.tipIds[id]][1] < self.lmList[self.tipIds[id] - 2][1]:
                    fingers.append(1)
                else:
                    fingers.append(0)
        return fingers


    def handType(self):
        """
        检查传入的手部是左还是右
        ：return: "Right" 或 "Left"
        """
        if self.results.multi_hand_landmarks:
            if self.lmList[17][0] < self.lmList[5][0]:
                return "Right"
            else:
                return "Left"




class Main:
    def __init__(self):
        self.camera = cv2.VideoCapture(1, cv2.CAP_DSHOW)
        self.camera.set(3, 1280)
        self.camera.set(4, 720)


    def Gesture_recognition(self):
        while True:
            self.detector = HandDetector()
            frame, img = self.camera.read()
            img = self.detector.findHands(img)
            lmList, bbox = self.detector.findPosition(img)


            if lmList:
                x_1, y_1 = bbox["bbox"][0], bbox["bbox"][1]
                x1, x2, x3, x4, x5 = self.detector.fingersUp()


                if (x2 == 1 and x3 == 1) and (x4 == 0 and x5 == 0 and x1 == 0):
                    cv2.putText(img, "2_TWO", (x_1, y_1), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3,
                                (0, 0, 255), 3)
                elif (x2 == 1 and x3 == 1 and x4 == 1) and (x1 == 0 and x5 == 0):
                    cv2.putText(img, "3_THREE", (x_1, y_1), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3,
                                (0, 0, 255), 3)
                elif (x2 == 1 and x3 == 1 and x4 == 1 and x5 == 1) and (x1 == 0):
                    cv2.putText(img, "4_FOUR", (x_1, y_1), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3,
                                (0, 0, 255), 3)
                elif x1 == 1 and x2 == 1 and x3 == 1 and x4 == 1 and x5 == 1:
                    cv2.putText(img, "5_FIVE", (x_1, y_1), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3,
                                (0, 0, 255), 3)
                elif x2 == 1 and (x1 == 0, x3 == 0, x4 == 0, x5 == 0):
                    cv2.putText(img, "1_ONE", (x_1, y_1), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3,
                                (0, 0, 255), 3)
                elif x1 and (x2 == 0, x3 == 0, x4 == 0, x5 == 0):
                    cv2.putText(img, "GOOD!", (x_1, y_1), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3,
                                (0, 0, 255), 3)
            cv2.imshow("camera", img)
            if cv2.getWindowProperty('camera', cv2.WND_PROP_VISIBLE) < 1:
                break
            cv2.waitKey(1)
            # if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
            #     break




if __name__ == '__main__':
    Solution = Main()
    Solution.Gesture_recognition()

 

   




	 



	 



	　　审核编辑：汤梓红

                                         
                    
                    
                


                
                
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