gestureRecognition
这段代码定义了一个名为 gestureRecognition
的函数,它用于识别手势并显示在摄像头或指定图像上。以下是对代码的详细注释:
1. 初始化一个空字符串 ges
,用于存储手势结果。如果 self.hand
未定义,则将其设置为 hands(0,2,0.6,0.5)
,这是一个表示手势检测参数的元组。
2. 根据 target
参数的值判断是使用摄像头还是指定图像。如果 target
等于 "camera",则调用 self.open_camera()
打开摄像头。然后使用 self.cap.read()
从摄像头读取图像。否则,从指定图像文件中读取图像。
3. 如果读取的是摄像头图像,则翻转图像以适应手势检测模型。
4. 使用 self.hand
对象运行手势检测模型,并将结果存储在 datas
变量中。self.hand
对象是通过调用 hands(0,2,0.6,0.5)
创建的,其中参数分别为手势检测的阈值、检测精度、最小手部面积和最大手部面积。
5. 拆分图像的三个颜色通道(蓝色、绿色和红色),然后将它们合并成一个图像。
6. 遍历 datas
中的数据,绘制手势检测结果。首先绘制矩形框、手部中心点和手势角度。然后根据 right_left
值判断是左手还是右手,并在相应位置绘制手势角度。最后,绘制手部特征点。
7. 将处理后的图像转换为 Image
对象并显示在 self.display
上。
8. 如果 ges
仍然为空,说明没有检测到有效的手势,返回 None
。否则,返回手势结果(ges
)和手部中心点(center
)。
这个函数可以用于实时手势识别或对指定图像进行分析。手势识别模型依赖于 self.hand
对象,其参数需要根据具体应用场景进行调整。
def gestureRecognition(self,target="camera"): ges = '' if self.hand==None: self.hand = hands(0,2,0.6,0.5) if target=="camera": self.open_camera() success,image = self.cap.read() else: image=np.array(Image.open(target)) image = cv2.flip(image,1) datas = self.hand.run(image) b,g,r = cv2.split(image) image = cv2.merge((r,g,b)) for data in datas: rect = data['rect'] right_left = data['right_left'] center = data['center'] dlandmark = data['dlandmark'] hand_angle = data['hand_angle'] XGOEDU.rectangle(self,image,rect,"#33cc00",2) #XGOEDU.text(self,image,right_left,center,2,"#cc0000",5) if right_left == 'L': XGOEDU.text(self,image,hand_pos(hand_angle),(180,80),1.5,"#33cc00",2) elif right_left == 'R': XGOEDU.text(self,image,hand_pos(hand_angle),(50,80),1.5,"#ff0000",2) ges = hand_pos(hand_angle) for i in dlandmark: XGOEDU.circle(self,image,i,3,"#ff9900",-1) imgok = Image.fromarray(image) self.display.ShowImage(imgok) if ges=='': return None else: return(ges,center)