基于mediapipe深度学习的手势数字识别系统python源码

1.算法运行效果图预览

(完整程序运行后无水印)

2.算法运行软件版本

程序运行配置环境：

人工智能算法python程序运行环境安装步骤整理-CSDN博客

3.部分核心程序

（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）

#需要安装如下几个组件
#PyQt5
#mediapipe
#numpy
#opencv-python
#cv2
#matplotlib
.............................................................
#手指检测主函数
if __name__ == "__main__":
    size = (1920, 1080)# 定义一个元组，表示视频帧的尺寸（宽度和高度）  我们这里是1080p
    # 创建一个VideoWriter对象用于写入视频文件，文件名为"./Video.avi"，使用fourcc编码方式，帧率为30，帧尺寸为size
    video = cv2.VideoWriter("./Video.avi", cv2.VideoWriter_fourcc('I', '4', '2', '0'), 30, size)
    # 创建一个Qt应用对象，sys.argv是一个来自命令行的参数列表  这个部分后续可以和安卓中的APP绑定，丰富界面信息
    app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
    # 创建一个主窗口对象，用于承载GUI的各个组件
    MainWindow = QtWidgets.QMainWindow()
    # 假设Tops_GUI_App是一个由Qt Designer生成的Python类，这里创建其实例
    ui = Tops_GUI_App()
    # 调用Tops_GUI_App实例的setupUi方法，将GUI组件设置到MainWindow主窗口中
    ui.setupUi(MainWindow)
    # 显示主窗口
    MainWindow.show()
    # 进入Qt事件循环，等待用户操作；当用户关闭窗口时，退出事件循环和应用程序，返回退出状态码
    sys.exit(app.exec_())

4.算法理论概述

      手势识别作为人机交互的重要方式，在虚拟现实、智能监控、智能家居等领域有着广泛的应用。通过识别用户的手势，可以实现更加自然、便捷的交互体验。Mediapipe是Google开发的一款跨平台的开源框架，它提供了高效、易用的工具，能够快速构建多媒体处理管道。它提供了一系列的计算机视觉和机器学习算法和工具，包括对象检测、人脸检测、关键点检测、手部跟踪、语义分割等。这些算法都是经过训练的，可以在移动设备、桌面和服务器上运行，并且能够实现实时处理。

Mediapipe架构

Mediapipe 采用模块化设计，其核心架构主要由以下几个部分组成：

Calculator Graph：计算器图是Mediapipe的核心，它由多个Calculator节点和数据流组成，Calculator是Mediapipe中的基本处理单元，负责完成特定的计算任务，如数据预处理、特征提取等。数据流则用于在不同的Calculator之间传递数据。

Packet：数据包是Mediapipe中数据传递的基本单位，它可以包含各种类型的数据，如图像、音频、关键点坐标等。每个Packet都有一个时间戳，用于标识数据的产生时间。

Subgraph：子图是一种特殊的Calculator，它由多个Calculator组成，可以将复杂的计算任务封装成一个独立的模块，提高代码的复用性和可维护性。

Mediapipe的工作过程

定义Calculator Graph：根据具体的任务需求，定义一个Calculator Graph，将不同的Calculator 节点连接起来，形成一个数据处理管道。

初始化 Graph：在运行之前，需要对Calculator Graph进行初始化，包括加载模型、分配资源等操作。

输入数据：将待处理的数据（如图像、视频等）输入到Calculator Graph中，数据会按照预先定义的数据流路径依次经过各个Calculator节点进行处理。

处理数据：每个Calculator节点根据自身的功能对输入的数据进行处理，并将处理结果输出到下一个节点。

输出结果：经过一系列的处理后，最终的结果会从Calculator Graph的输出节点输出。