作者 | 原始碼•宸
使用Mediapipe
水平映象處理
import
cvzone
import
cv2
import
numpy
as
np
from
cvzone。HandTrackingModule
import
HandDetector
cap = cv2。VideoCapture（
0
）
# 0代表自己電腦的攝像頭
cap。set（
3
，
1280
）
# 寬
cap。set（
4
，
720
）
# 高
detector = HandDetector（detectionCon=
0。8
， maxHands=
2
）
# 處理每一幀影象
while
True
：
success， img = cap。read（）
# 翻轉影象，使自身和攝像頭中的自己呈映象關係
img = cv2。flip（img，
1
）
# 將手水平翻轉
hands， img = detector。findHands（img）
cv2。imshow（
“Image”
， img）
cv2。waitKey（
1
）
修改程式碼
import
cvzone
import
cv2
import
numpy
as
np
from
cvzone。HandTrackingModule
import
HandDetector
cap = cv2。VideoCapture（
0
）
# 0代表自己電腦的攝像頭
cap。set（
3
，
1280
）
# 寬
cap。set（
4
，
720
）
# 高
detector = HandDetector（detectionCon=
0。8
， maxHands=
1
）
# 處理每一幀影象
while
True
：
success， img = cap。read（）
# 翻轉影象，使自身和攝像頭中的自己呈映象關係
img = cv2。flip（img，
1
）
# 將手水平翻轉
hands， img = detector。findHands（img， flipType=
False
）
# 左手是左手，右手是右手，對映正確
cv2。imshow（
“Image”
， img）
cv2。waitKey（
1
）
問題修復完畢
觀察手的資訊
import
cvzone
import
cv2
import
numpy
as
np
from
cvzone。HandTrackingModule
import
HandDetector
cap = cv2。VideoCapture（
0
）
# 0代表自己電腦的攝像頭
cap。set（
3
，
1280
）
# 寬
cap。set（
4
，
720
）
# 高
detector = HandDetector（detectionCon=
0。8
， maxHands=
1
）
# 處理每一幀影象
while
True
：
success， img = cap。read（）
# 翻轉影象，使自身和攝像頭中的自己呈映象關係
img = cv2。flip（img，
1
）
# 將手水平翻轉
hands， img = detector。findHands（img， flipType=
False
）
# 左手是左手，右手是右手，對映正確
print（hands）
cv2。imshow（
“Image”
， img）
cv2。waitKey（
1
）
輸出結果
［{‘lmList’： ［［1088， 633， 0］， ［1012， 655， -24］， ［940， 629， -32］， ［894， 596， -35］， ［875， 562， -36］， ［949， 504， -17］， ［891， 441， -16］， ［862， 419， -16］， ［838， 403， -16］， ［995， 480， -3］， ［943， 418， 8］， ［924， 426， 17］， ［920， 440， 22］， ［1044， 480， 8］， ［998， 455， 17］， ［987， 489， 21］， ［993， 513， 23］， ［1085， 492， 19］， ［1048， 477， 27］， ［1036， 505， 35］， ［1041， 528， 40］］， ‘bbox’： （838， 403， 250， 252）， ‘center’： （963， 529）， ‘type’： ‘Left’}］
做個小蛇
import math
import cvzone
import cv2
import numpy as np
from cvzone。HandTrackingModule import HandDetector
cap = cv2。VideoCapture（
0
）
# 0代表自己電腦的攝像頭
cap。set（
3
，
1280
）
# 寬
cap。set（
4
，
720
）
# 高
detector = HandDetector（detectionCon=
0
。
8
， maxHands=
1
）
class
SnakeGameClass
：
def
__init__
（
self
）
：
# 構造方法
self
。points = ［］
# 蛇身上所有的點
self
。lengths = ［］
# 每個點之間的長度
self
。currentLength =
0
# 蛇的總長
self
。allowedLength =
150
# 蛇允許的總長度
self
。previousHead =
0
，
0
# 第二個頭結點
def
update
（
self
， imgMain， currentHead）
：
# 例項方法
px， py =
self
。previousHead
cx， cy = currentHead
self
。points。append（［cx， cy］）
# 新增蛇的點列表節點
distance = math。hypot（cx - px， cy - py）
# 兩點之間的距離
self
。lengths。append（distance）
# 新增蛇的距離列表內容
self
。currentLength += distance
self
。previousHead = cx， cy
# Draw Snake
for
i， point
in
enumerate（
self
。points）：
if
i ！=
0
：
cv2。line（imgMain，
self
。points［i -
1
］，
self
。points［i］， （
0
，
0
，
255
），
20
）
# 對列表最後一個點也就是蛇頭畫為紫色點
cv2。circle（imgMain，
self
。points［-
1
］，
20
， （
200
，
0
，
200
）， cv2。FILLED）
return
imgMain
game = SnakeGameClass（）
# 處理每一幀影象
while
True：
# 不斷迭代更新
success， img = cap。read（）
# 翻轉影象，使自身和攝像頭中的自己呈映象關係
img = cv2。flip（img，
1
）
# 將手水平翻轉
hands， img = detector。findHands（img， flipType=False）
# 左手是左手，右手是右手，對映正確
if
hands：
lmList = hands［
0
］［
‘lmList’
］
# hands是由N個字典組成的列表
pointIndex = lmList［
8
］［
0
：
2
］
# 只要食指指尖的x和y座標
img = game。update（img， pointIndex）
cv2。imshow（
“Image”
， img）
cv2。waitKey（
1
）
新增甜甜圈
import
math
import
random
import
cvzone
import
cv2
import
numpy
as
np
from
cvzone。HandTrackingModule
import
HandDetector
cap = cv2。VideoCapture（
0
）
# 0代表自己電腦的攝像頭
cap。set（
3
，
1280
）
# 寬
cap。set（
4
，
720
）
# 高
detector = HandDetector（detectionCon=
0。8
， maxHands=
1
）
class
SnakeGameClass
：
def
__init__
（self， pathFood）
：
# 構造方法
self。points = ［］
# 蛇身上所有的點
self。lengths = ［］
# 每個點之間的長度
self。currentLength =
0
# 蛇的總長
self。allowedLength =
150
# 蛇允許的總長度
self。previousHead =
0
，
0
# 第二個頭結點
self。imgFood = cv2。imread（pathFood， cv2。IMREAD_UNCHANGED）
self。hFood， self。wFood， _ = self。imgFood。shape
self。foodPoint =
0
，
0
self。randomFoodLocation（）
def
randomFoodLocation
（self）
：
self。foodPoint = random。randint（
100
，
1000
）， random。randint（
100
，
600
）
def
update
（self， imgMain， currentHead）
：
# 例項方法
px， py = self。previousHead
cx， cy = currentHead
self。points。append（［cx， cy］）
# 新增蛇的點列表節點
distance = math。hypot（cx - px， cy - py）
# 兩點之間的距離
self。lengths。append（distance）
# 新增蛇的距離列表內容
self。currentLength += distance
self。previousHead = cx， cy
# Length Reduction
if
self。currentLength > self。allowedLength：
for
i， length
in
enumerate（self。lengths）：
self。currentLength -= length
self。lengths。pop（i）
self。points。pop（i）
if
self。currentLength
break
# Draw Snake
if
self。points：
for
i， point
in
enumerate（self。points）：
if
i ！=
0
：
cv2。line（imgMain， self。points［i -
1
］， self。points［i］， （
0
，
0
，
255
），
20
）
# 對列表最後一個點也就是蛇頭畫為紫色點
cv2。circle（imgMain， self。points［
-1
］，
20
， （
200
，
0
，
200
）， cv2。FILLED）
# Draw Food
rx， ry = self。foodPoint
imgMain = cvzone。overlayPNG（imgMain， self。imgFood，
（rx - self。wFood //
2
， ry - self。hFood //
2
））
return
imgMain
game = SnakeGameClass（
“donut。png”
）
# 處理每一幀影象
while
True
：
# 不斷迭代更新
success， img = cap。read（）
# 翻轉影象，使自身和攝像頭中的自己呈映象關係
img = cv2。flip（img，
1
）
# 將手水平翻轉
hands， img = detector。findHands（img， flipType=
False
）
# 左手是左手，右手是右手，對映正確
if
hands：
lmList = hands［
0
］［
‘lmList’
］
# hands是由N個字典組成的列表
pointIndex = lmList［
8
］［
0
：
2
］
# 只要食指指尖的x和y座標
img = game。update（img， pointIndex）
cv2。imshow（
“Image”
， img）
cv2。waitKey（
1
）
donut。png
部分程式碼解釋說明
imgMain = cvzone。overlayPNG（imgMain，
self
。imgFood， （rx -
self
。wFood
// 2， ry - self。hFood // 2））
為什麼不是
imgMain
= cvzone。overlayPNG（imgMain， self。imgFood， （rx ， ry））
那是因為，隨機生成一個點後，有座標（x，y）
增加分數機制
import
math
import
random
import
cvzone
import
cv2
import
numpy
as
np
from
cvzone。HandTrackingModule
import
HandDetector
cap = cv2。VideoCapture（
0
）
# 0代表自己電腦的攝像頭
cap。set（
3
，
1280
）
# 寬
cap。set（
4
，
720
）
# 高
detector = HandDetector（detectionCon=
0。8
， maxHands=
1
）
class
SnakeGameClass
：
def
__init__
（self， pathFood）
：
# 構造方法
self。points = ［］
# 蛇身上所有的點
self。lengths = ［］
# 每個點之間的長度
self。currentLength =
0
# 蛇的總長
self。allowedLength =
150
# 蛇允許的總長度
self。previousHead =
0
，
0
# 第二個頭結點
self。imgFood = cv2。imread（pathFood， cv2。IMREAD_UNCHANGED）
self。hFood， self。wFood， _ = self。imgFood。shape
self。foodPoint =
0
，
0
self。randomFoodLocation（）
self。score =
0
def
randomFoodLocation
（self）
：
self。foodPoint = random。randint（
100
，
1000
）， random。randint（
100
，
600
）
def
update
（self， imgMain， currentHead）
：
# 例項方法
px， py = self。previousHead
cx， cy = currentHead
self。points。append（［cx， cy］）
# 新增蛇的點列表節點
distance = math。hypot（cx - px， cy - py）
# 兩點之間的距離
self。lengths。append（distance）
# 新增蛇的距離列表內容
self。currentLength += distance
self。previousHead = cx， cy
# Length Reduction
if
self。currentLength > self。allowedLength：
for
i， length
in
enumerate（self。lengths）：
self。currentLength -= length
self。lengths。pop（i）
self。points。pop（i）
if
self。currentLength
break
# Check if snake ate the food
rx， ry = self。foodPoint
if
rx - self。wFood //
2
2
and
\
ry - self。hFood //
2
2：
self。randomFoodLocation（）
self。allowedLength +=
50
self。score +=
1
print（self。score）
# Draw Snake
if
self。points：
for
i， point
in
enumerate（self。points）：
if
i ！=
0
：
cv2。line（imgMain， self。points［i -
1
］， self。points［i］， （
0
，
0
，
255
），
20
）
# 對列表最後一個點也就是蛇頭畫為紫色點
cv2。circle（imgMain， self。points［
-1
］，
20
， （
200
，
0
，
200
）， cv2。FILLED）
# Draw Food
imgMain = cvzone。overlayPNG（imgMain， self。imgFood，
（rx - self。wFood //
2
， ry - self。hFood //
2
））
return
imgMain
game = SnakeGameClass（
“donut。png”
）
# 處理每一幀影象
while
True
：
# 不斷迭代更新
success， img = cap。read（）
# 翻轉影象，使自身和攝像頭中的自己呈映象關係
img = cv2。flip（img，
1
）
# 將手水平翻轉
hands， img = detector。findHands（img， flipType=
False
）
# 左手是左手，右手是右手，對映正確
if
hands：
lmList = hands［
0
］［
‘lmList’
］
# hands是由N個字典組成的列表
pointIndex = lmList［
8
］［
0
：
2
］
# 只要食指指尖的x和y座標
img = game。update（img， pointIndex）
cv2。imshow（
“Image”
， img）
cv2。waitKey（
1
）
完整程式碼
import
math
import
random
import
cvzone
import
cv2
import
numpy
as
np
from
cvzone。HandTrackingModule
import
HandDetector
cap = cv2。VideoCapture（
0
）
# 0代表自己電腦的攝像頭
cap。set（
3
，
1280
）
# 寬
cap。set（
4
，
720
）
# 高
detector = HandDetector（detectionCon=
0。8
， maxHands=
1
）
class
SnakeGameClass
：
def
__init__
（self， pathFood）
：
# 構造方法
self。points = ［］
# 蛇身上所有的點
self。lengths = ［］
# 每個點之間的長度
self。currentLength =
0
# 蛇的總長
self。allowedLength =
150
# 蛇允許的總長度
self。previousHead =
0
，
0
# 第二個頭結點
self。imgFood = cv2。imread（pathFood， cv2。IMREAD_UNCHANGED）
self。hFood， self。wFood， _ = self。imgFood。shape
self。foodPoint =
0
，
0
self。randomFoodLocation（）
self。score =
0
self。gameOver =
False
def
randomFoodLocation
（self）
：
self。foodPoint = random。randint（
100
，
1000
）， random。randint（
100
，
600
）
def
update
（self， imgMain， currentHead）
：
# 例項方法
if
self。gameOver：
cvzone。putTextRect（imgMain，
“Game Over”
， ［
300
，
400
］，
scale=
7
， thickness=
5
， offset=
20
）
cvzone。putTextRect（imgMain，
f‘Your Score：
{self。score}
’
， ［
300
，
550
］，
scale=
7
， thickness=
5
， offset=
20
）
else
：
px， py = self。previousHead
cx， cy = currentHead
self。points。append（［cx， cy］）
# 新增蛇的點列表節點
distance = math。hypot（cx - px， cy - py）
# 兩點之間的距離
self。lengths。append（distance）
# 新增蛇的距離列表內容
self。currentLength += distance
self。previousHead = cx， cy
# Length Reduction
if
self。currentLength > self。allowedLength：
for
i， length
in
enumerate（self。lengths）：
self。currentLength -= length
self。lengths。pop（i）
self。points。pop（i）
if
self。currentLength
break
# Check if snake ate the food
rx， ry = self。foodPoint
if
rx - self。wFood //
2
2
and
\
ry - self。hFood //
2
2：
self。randomFoodLocation（）
self。allowedLength +=
50
self。score +=
1
print（self。score）
# Draw Snake
if
self。points：
for
i， point
in
enumerate（self。points）：
if
i ！=
0
：
cv2。line（imgMain， self。points［i -
1
］， self。points［i］， （
0
，
0
，
255
），
20
）
# 對列表最後一個點也就是蛇頭畫為紫色點
cv2。circle（imgMain， self。points［
-1
］，
20
， （
200
，
0
，
200
）， cv2。FILLED）
# Draw Food
imgMain = cvzone。overlayPNG（imgMain， self。imgFood，
（rx - self。wFood //
2
， ry - self。hFood //
2
））
cvzone。putTextRect（imgMain，
f‘Your Score：
{self。score}
’
， ［
50
，
80
］，
scale=
3
， thickness=
5
， offset=
10
）
# Check for Collision
pts = np。array（self。points［：
-2
］， np。int32）
pts = pts。reshape（（
-1
，
1
，
2
））
# 重塑為一個行數未知但只有一列且每個元素有2個子元素的矩陣
cv2。polylines（imgMain， ［pts］，
False
， （
0
，
200
，
0
），
3
）
# 第三個引數是False，我們得到的是不閉合的線
minDist = cv2。pointPolygonTest（pts， （cx， cy），
True
）
# 引數True表示輸出該畫素點到輪廓最近距離
if
-1
1：
print（
“Hit”
）
self。gameOver =
True
self。points = ［］
# 蛇身上所有的點
self。lengths = ［］
# 每個點之間的長度
self。currentLength =
0
# 蛇的總長
self。allowedLength =
150
# 蛇允許的總長度
self。previousHead =
0
，
0
# 第二個頭結點
self。randomFoodLocation（）
return
imgMain
game = SnakeGameClass（
“donut。png”
）
# 處理每一幀影象
while
True
：
# 不斷迭代更新
success， img = cap。read（）
# 翻轉影象，使自身和攝像頭中的自己呈映象關係
img = cv2。flip（img，
1
）
# 將手水平翻轉
hands， img = detector。findHands（img， flipType=
False
）
# 左手是左手，右手是右手，對映正確
if
hands：
lmList = hands［
0
］［
‘lmList’
］
# hands是由N個字典組成的列表
pointIndex = lmList［
8
］［
0
：
2
］
# 只要食指指尖的x和y座標
img = game。update（img， pointIndex）
cv2。imshow（
“Image”
， img）
key = cv2。waitKey（
1
）
if
key == ord（
‘r’
）：
game。gameOver =
False
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