【行空板】手势控风扇

行空板是一款专为Python学习和使用设计的新一代国产开源硬件，采用单板计算机架构，集成LCD彩屏、WiFi蓝牙、多种常用传感器和丰富的拓展接口。同时，其自带Linux操作系统和Python环境，还预装了常用的Python库，让广大师生只需两步就能进行Python教学。






【测试风扇】
金手指：引脚编号兼容micro:bit, 19路独立I/O（支持1路I2C、1路UART、2路SPI、6路12位ADC、5路12位PWM）

micro:bit 电机驱动扩展板

# -*- coding: UTF-8 -*-
#实验效果： PWM输出实验,控制LED灯亮度变化
#接线：LED灯接到行空板P21引脚上
import time
from pinpong.board import Board,Pin

Board().begin()               #初始化

# PWM模拟输出引脚支持: P0  P2  P3  P10  P16  P21  P22  P23
#pwm21 = PWM(Pin(Pin.P21)) #将引脚传入PWM初始化  模拟输出方法1
pwm2 = Pin(Pin.P2, Pin.PWM) #初始化引脚为PWM模式 模拟输出方法2

while True:
   
        pwm2.write_analog(1023) #PWM输出
        time.sleep(4)
        pwm2.write_analog(0) #PWM输出
        time.sleep(4)
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【测试摄像头】

import cv2
#False:不旋转屏幕（竖屏显示，上下会有白边）
#True：旋转屏幕（横屏显示）
screen_rotation = True 
cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 320)  #设置摄像头图像宽度
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 240) #设置摄像头图像高度
cap.set(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE, 1)     #设置OpenCV内部的图像缓存，可以极大提高图像的实时性。

cv2.namedWindow('camera',cv2.WND_PROP_FULLSCREEN)    #窗口全屏
cv2.setWindowProperty('camera', cv2.WND_PROP_FULLSCREEN, cv2.WINDOW_FULLSCREEN)   #窗口全屏
 
while True:
  success, img = cap.read()
  if not success:
        print("Ignoring empty camera frame.")
        continue
  if screen_rotation: #是否要旋转屏幕
        img = cv2.rotate(img, cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE) #旋转屏幕
  cv2.imshow("camera", img)
  if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
    break
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import cv2
from cvzone.HandTrackingModule import HandDetector
cap = cv2.VideoCapture(0)
detector = HandDetector(detectionCon=0.8, maxHands=2)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 320)  #设置摄像头图像宽度
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 240) #设置摄像头图像高度
cap.set(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE, 1)     #设置OpenCV内部的图像缓存，可以极大提高图像的实时性。
screen_rotation = False
while True:
        # Get image frame
        success, img = cap.read()
        # Find the hand and its landmarks
        hands, img = detector.findHands(img)  # with draw
        # hands = detector.findHands(img, draw=False)  # without draw

        if hands:
            # Hand 1
            hand1 = hands[0]
            lmList1 = hand1["lmList"]  # List of 21 Landmark points
            bbox1 = hand1["bbox"]  # Bounding box info x,y,w,h
            centerPoint1 = hand1['center']  # center of the hand cx,cy
            handType1 = hand1["type"]  # Handtype Left or Right

            fingers1 = detector.fingersUp(hand1)
            # Find Distance between two Landmarks. Could be same hand or different hands
            length, info, img = detector.findDistance(lmList1[8][0:2], lmList1[4][0:2],img,True)  # with draw
            # length, info = detector.findDistance(lmList1[8], lmList2[8])  # with draw
        # Display
        cv2.imshow("Image", img)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

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import cv2
from HandTrackingModule import HandDetector
from pinpong.board import Board,Pin

Board().begin()               #初始化
pwm2 = Pin(Pin.P2, Pin.PWM) #初始化引脚为PWM模式 模拟输出方法2
cap = cv2.VideoCapture(0)
detector = HandDetector(detectionCon=0.8, maxHands=2)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 320)  #设置摄像头图像宽度
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 240) #设置摄像头图像高度
cap.set(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE, 1)     #设置OpenCV内部的图像缓存，可以极大提高图像的实时性。
def numberMap(x, in_min, in_max, out_min, out_max):
  return int((x - in_min) * (out_max - out_min) / (in_max - in_min)) + out_min

while True:
        # Get image frame
        success, img = cap.read()
        # Find the hand and its landmarks
        hands, img = detector.findHands(img)  # with draw
        # hands = detector.findHands(img, draw=False)  # without draw

        if hands:
            # Hand 1
            hand1 = hands[0]
            lmList1 = hand1["lmList"]  # List of 21 Landmark points
            bbox1 = hand1["bbox"]  # Bounding box info x,y,w,h
            centerPoint1 = hand1['center']  # center of the hand cx,cy
            handType1 = hand1["type"]  # Handtype Left or Right

            fingers1 = detector.fingersUp(hand1)
            length1, info = detector.findDistance(lmList1[20][0:2], lmList1[0][0:2],img,False)  # with draw
            length, info, img = detector.findDistance(lmList1[8][0:2], lmList1[4][0:2],img,True)  # with draw
            pwm2.write_analog(numberMap(int(length/length1*100),0,100,0,1024)) #PWM输出
        else:
            pwm2.write_analog(0) #PWM输出  
       # Display
        cv2.imshow("Image", img)
        cv2.waitKey(1)

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