一、 效果(版本2的效果)

下面是我的關于Opencv的手勢識別代碼模型，該原始碼來自于B站Opencv的大神教程

二、全部原始碼

版本1：未封裝代碼

這個代碼可以復制后直接運行，看出效果的，

#!/usr/bin/python3.7
# coding=utf-8
import cv2
import mediapipe as mp
import time
# 匯入opencv模塊
# 捕捉幀，筆記本攝像頭設定為0即可
""" VideoCapture第一個引數就是攝像頭編號"""
capture =cv2.VideoCapture(0,cv2.CAP_DSHOW)
# 初始化（模型使用之前)
mpHands =mp.solutions.hands
hands=mpHands.Hands()
mpDraw=mp.solutions.drawing_utils
pTime=0
cTime=0
# 回圈顯示幀
while True :
    success, img = capture.read()
    imgRGB=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
    results=hands.process(imgRGB)
    """在顯示圖片之前，我們需要對影像進行一些處理"""
    # 下面這個函式，當手放入攝像頭范圍內，就會回傳相應的Landmark值，否則回傳的是None
    #print(results.multi_hand_landmarks)
    # 輸出手的每個坐標（一只手幾十個點）
    if results.multi_hand_landmarks:
     print("讀取成功！")
     for handLms in results.multi_hand_landmarks:
         for id, lm in enumerate(handLms.landmark):
             print(id,lm)
         mpDraw.draw_landmarks(img, handLms,mpHands.HAND_CONNECTIONS) # 第三個引數的意思是，讓手中的節點連接，
    cv2.imshow('Carmer', img)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):  # 按Q退出
     break

版本2：封裝好的代碼

這個代碼是封裝好的，都后面如果需要就是直接參考，不過也可以直接運行這個程式，也同樣能出結果，

import cv2
import mediapipe as mp
import time


class handDetector():
    def __init__(self, mode=False, maxHands=2, detectionCon=0.5, trackCon=0.5):
        self.mode = mode
        self.maxHands = maxHands
        self.detectionCon = detectionCon
        self.trackCon = trackCon

        self.mpHands = mp.solutions.hands
        self.hands = self.mpHands.Hands(self.mode, self.maxHands,
                                        self.detectionCon, self.trackCon)
        self.mpDraw = mp.solutions.drawing_utils

    def findHands(self, img, draw=True):
        imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        self.results = self.hands.process(imgRGB)
        # print(results.multi_hand_landmarks)
        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):

        lmList = []
        if self.results.multi_hand_landmarks:
            myHand = self.results.multi_hand_landmarks[handNo]
            for id, lm in enumerate(myHand.landmark):
                # print(id, lm)
                h, w, c = img.shape
                cx, cy = int(lm.x * w), int(lm.y * h)
                # print(id, cx, cy)
                lmList.append([id, cx, cy])
                # if draw:   這部分代碼畫出了手上所有結點，因為比較難看，就注釋掉了，
                #     cv2.circle(img, (cx, cy), 15, (255, 0, 255), cv2.FILLED)

        return lmList


def main():
    pTime = 0
    cTime = 0
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    detector = handDetector()
    while True:
        success, img = cap.read()
        img = detector.findHands(img)
        lmList = detector.findPosition(img)
        if len(lmList) != 0:
            print(lmList[4])

        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)

if __name__ == "__main__":
    main()

同時列印出了手上的每個結點的位置變化，

三、 開發工具

Pycharm2021，Python3.7 .

四、 遇到的問題記錄

第一個問題： error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function ‘cv::cvtColor’

報錯：

imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

cv2.error: OpenCV(4.5.3) C:\Users\runneradmin\AppData\Local\Temp\pip-req-build-_xlv4eex\opencv\modules\imgproc\src\color.cpp:182: error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function ‘cv::cvtColor’

這個問題，網上的一些解釋是，如果你匯入的是一個靜態圖片，那么要么是你的斜杠寫錯，
或者是你的路徑中有中文，不妨換個沒有中文的路徑，或者修改圖片為英文試試，

但是我這里是攝像頭：

解決方案：（可能只適用于我，不妨可以試試）

    cap = cv2.VideoCapture(1)	#這個是B站原始碼中的攝像頭編號

使用B站大神原始碼報錯后，我把上面這行代碼改成下面這樣，就好了，

    cap = cv2.VideoCapture(0)	

第二個問題：使用pip指令，下載opencv-python，numpy等報錯

在控制臺上使用pip指令下載是，經常碰到超時問題，本身檔案不大，但是你的下載速度只有12kb/s甚至只有幾kb每秒
遇到的問題例如下面這個：

其實這個問題就是因為你的下載速度太慢導致的，

解決方案：使用國內鏡像安裝

這時候，考慮使用國內鏡像安裝，會快很多，.點擊進入國內鏡像安裝教程
一般numpy,opencv-python都有國內鏡像，不過我安裝mediatepipe時，并沒有找到國內鏡像，但是控制臺cmd使用下面這個指令太慢了，也是只有幾kb/s

pip install mediapipe

所以我選擇了去PyCharm去下載：
方式：
File—>Setting—>Project:python-project-Python Interpreter(Python解釋器)

點擊“+”，添加解釋器，然后在搜索框中搜索你需要的package即可，opencv-python,numpy，mediapipe都可以直接搜到，

點擊下面的Install Package即可，