🚀 手势识别开关灯：Python编程与Arduino结合，轻松入门！

手势识别开关灯（带代码解读）

前言：完成这样一个项目有一定的挑战性，正是这一点才更吸引人。为了达成目的，需要更多更聪明的方式去吸收知识。

项目分别使用了python框架下的opencv，Mediapipe和pinpong函数库。

为了让大家对这个项目的核心内容有个快速的了解。这里发布一个教学视频。视频里有对核心代码部分的完整解释。旨在让更多人更快的熟悉python代码编程。因为不懂代码，永远不能对独立做出商业项目。

该呈现的内容都在视频里讲了。编程环境是用的pytharm
手势识别开关灯（带解释）图2

import cv2
import mediapipe as mp

#########################Arduino Declaration##############
import time
from pinpong.board import Board,Pin
Board("uno","COM6").begin()
led = Pin(Pin.D7, Pin.OUT)
#####################################

# 初始化MediaPipe手部解决方案
mp_hands = mp.solutions.hands
hands = mp_hands.Hands()
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils

# 定义A矩形和B矩形的位置和大小
rect_A = (100, 80, 100, 80)
rect_B = (400, 80, 100, 80)

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 将图像转换为RGB格式
    image_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    results = hands.process(image_rgb)

    # 绘制矩形框
    cv2.rectangle(frame, rect_A, (255, 255, 0), -1)
    cv2.rectangle(frame, rect_B, (0, 255, 255), -1)

    # 如果检测到手部关键点
    if results.multi_hand_landmarks:
        for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:
            for id, landmark in enumerate(hand_landmarks.landmark):
                x, y = int(landmark.x * frame.shape[1]), int(landmark.y * frame.shape[0])

                # 检查手部关键点是否与A矩形相交
                if rect_A[0] <= x <= rect_A[0] + rect_A[2] and rect_A[1] <= y <= rect_A[1] + rect_A[3]:
                    cv2.rectangle(frame, rect_A, (0, 0, 255), 6)  # 改变A矩形颜色为红色
                    led.write_digital(1)

                # 检查手部关键点是否与B矩形相交
                if rect_B[0] <= x <= rect_B[0] + rect_B[2] and rect_B[1] <= y <= rect_B[1] + rect_B[3]:
                    cv2.rectangle(frame, rect_B, (0, 0, 255), 6)  # 改变B矩形颜色为红色
                    led.write_digital(0)

            mp_drawing.draw_landmarks(frame, hand_landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS)

    cv2.imshow('Frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
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