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[项目分享] [教程]【Mind+Mediapipe+pinpong】机械手

本帖最后由 gray6666 于 2022-10-17 15:39 编辑

一直关注群里的各种手势识别案例的帖子，无奈机器不给力，安装起来各种小状况不断；9月份学校升级新电脑，在闲鱼偶遇机械手，给孩子们上课写简单的了一个入门帖子，记录这段无奈的幸运。
一、计算机硬件
1.i5处理器，8GB内存
[教程]【Mind+Mediapipe+pinpong】机械手图1

2.自带摄像头，功能稍微有点弱，后期准备换高清的试试
[教程]【Mind+Mediapipe+pinpong】机械手图2

二、实验硬件
1.机械手1只
2.Romeo 三合一Arduino兼容控制器(DF出品利器，可用其他uno板替换)https://www.dfrobot.com.cn/goods-54.html
3.9V电池*1
4.USB数据线一条 [教程]【Mind+Mediapipe+pinpong】机械手图7

三、实验软件
mind+1.7.2RC Python模式
[教程]【Mind+Mediapipe+pinpong】机械手图3

四、实现过程
1.基于Google的Mediapipe框架，利用其自身返回的坐标，计算手指的弯曲角度；依据官网的说明，mediapipe处理视频流的函数能够返回手部标注节点的三维坐标

[教程]【Mind+Mediapipe+pinpong】机械手图4

判断手指弯曲，可以使用每个手指的三个定位点，比如食指为6-7-8三点；知道坐标点位置，开始计算手指运动过程中的夹角。以食指为例，计算∠876。推导过程比较简单，因为知道三个点的xy坐标，借助三角函数弧度rad=arctan(y/x)分别求出两条直线的正切角，再相减即可。

[教程]【Mind+Mediapipe+pinpong】机械手图5

2.代码实现
导入CV,mediapipe,pinpong库；初始化xy点的坐标，初始化uno板和舵机

<font size="4" face="微软雅黑">import cv2
import mediapipe as mp
import time
import numpy as np
from pinpong.board import Board,Pin,Servo
Board("uno").begin()
cap=cv2.VideoCapture(0)
mpHands = mp.solutions.hands
hands = mpHands.Hands(max_num_hands=1)
mpDraw = mp.solutions.drawing_utils
handLmsStyle = mpDraw.DrawingSpec(color=(0,0,255),thickness=10)
handConStyle = mpDraw.DrawingSpec(color=(0,255,255),thickness=5)
pTime = 0
cTime = 0
#获取定位点，x,y的坐标
pos2=pos_2=pos3=pos_3=pos4=pos_4=0
pos5=pos8=pos9=pos12=pos16=pos20=0
pos6=pos7=pos8=pos_6=pos_7=pos_8=0
pos10=pos11=pos12=pos_10=pos_11=pos_12=0
pos14=pos15=pos16=pos_14=pos_15=pos_16=0
pos18=pos19=pos20=pos_18=pos_19=pos_20=0
s1 = Servo(Pin(Pin.D3)) #将Pin传入Servo中初始化舵机引脚 大拇指
s2 = Servo(Pin(Pin.D5)) #将Pin传入Servo中初始化舵机引脚 食指 
s3 = Servo(Pin(Pin.D7)) #将Pin传入Servo中初始化舵机引脚 中指
s4 = Servo(Pin(Pin.D10)) #将Pin传入Servo中初始化舵机引脚 无名指
s5 = Servo(Pin(Pin.D11)) #将Pin传入Servo中初始化舵机引脚 小拇指 
s1.angle(170) #控制舵机转到170度位置
s2.angle(60) #控制舵机转到60度位置
s3.angle(60) #控制舵机转到60度位置
s4.angle(60) #控制舵机转到60度位置
s5.angle(60) #控制舵机转到60度位置
a=['@','0','0','0','0','0'] #检测是否识别到手<span id="kM0.533716621430318">@表示没检测到，$表示检测到手</span></font>
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3.主程序部分

<font size="4" face="微软雅黑">while True:
        ret, img = cap.read()
        if ret:
            imgRGB = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
            result = hands.process(imgRGB)
            imgHeight = img.shape[0]
            imgWidth = img.shape[1]
            if result.multi_hand_landmarks :
                a[0]='[font=微软雅黑][size=4]4.拇指部分代码[/size][/font]
[code]<font size="4" face="微软雅黑">##########################大拇指################################                        
                        if i == 2:
                            cv2.circle(img,(xPos,yPos),10,(255,255,255),cv2.FILLED)
                            pos2,pos_2=xPos,yPos
                        if i == 3:
                            cv2.circle(img,(xPos,yPos),10,(255,255,255),cv2.FILLED)
                            pos3,pos_3=xPos,yPos
                        if i == 4:
                            cv2.circle(img,(xPos,yPos),10,(255,255,255),cv2.FILLED)
                            pos4,pos_4=xPos,yPos
                        radians_fingers = np.arctan2(pos_2- pos_3, pos2 - pos3) - np.arctan2(pos_4 - pos_3, pos4 - pos3)
                        angle = np.abs(radians_fingers * 180.0 / np.pi)
                        if angle > 180.0:
                            angle = 360 - angle
                        if angle<150:
                            a[1]='0'
                            s1.angle(80) #s1.angle(70)
                        else:
                            a[1]='1' 
                            s1.angle(170) #s1.angle(180)</font>
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5.食指部分，其他三个手指通用该模式

<font size="4" face="微软雅黑">##############################食指##########################
                        if i == 6:
                            cv2.circle(img,(xPos,yPos),10,(255,255,255),cv2.FILLED)
                            pos6,pos_6=xPos,yPos
                        if i == 7:
                            cv2.circle(img,(xPos,yPos),10,(255,255,255),cv2.FILLED)
                            pos7,pos_7=xPos,yPos
                        if i == 8:
                            cv2.circle(img,(xPos,yPos),10,(255,255,255),cv2.FILLED)
                            pos8,pos_8=xPos,yPos
                        radians_fingers = np.arctan2(pos_6- pos_7, pos6 - pos7) - np.arctan2(pos_8 - pos_7, pos8 - pos7)
                        angle2 = np.abs(radians_fingers * 180.0 / np.pi)
                        if angle2 > 180.0:
                            angle2 = 360 - angle2
                        if angle2<150:
                            a[2]='0'
                            s2.angle(60)
                        else:
                            a[2]='1' 
                            s2.angle(150)</font>
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6.检测导出的五个手指弯曲的角度

<font size="4" face="微软雅黑">##############################################################                        
                        cv2.putText(img,f"hand1 : {int(angle)}",(10,20),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5,(255,0,0))
                        cv2.putText(img,f"hand2 : {int(angle2)}",(10,30),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5,(255,0,0))
                        cv2.putText(img,f"hand3 : {int(angle3)}",(10,40),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5,(255,0,0))
                        cv2.putText(img,f"hand4 : {int(angle4)}",(10,50),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5,(255,0,0))
                        cv2.putText(img,f"hand5 : {int(angle5)}",(10,60),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5,(255,0,0))</font>
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7.结尾部分

<font size="4" face="微软雅黑">############ftp/s
        cTime = time.time()
        fps = 1/(cTime-pTime)
        pTime = cTime
        cv2.putText(img,f"FPS : {int(fps)}",(130,150),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5,(255,0,0))
        cv2.imshow('img',img)
        #time.sleep(0.3)
        if cv2.waitKey(1) &0xFF == 27: #按q键退出视频
                break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()</font>
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