sairate
c5265add08
- 新增 jiyi.py 文件，实现字母翻牌记忆游戏功能 - 添加 youxijiemian.py 文件，创建游戏开始界面 - 使用 turtle 和 tkinter 模块分别实现游戏和界面 - 支持选择不同难度的游戏模式
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2.7 KiB
Python
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import cv2 # 导入 OpenCV，用于视频捕获和图像处理
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import mediapipe as mp # 导入 MediaPipe，用于手部关键点检测
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# =================== 初始化 MediaPipe 模块 ===================
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# 获取 MediaPipe 手部识别模块
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mp_hands = mp.solutions.hands
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# 创建 Hands 对象，用于处理图像中的手部关键点
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# 默认参数含义：
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# - static_image_mode=False：处理连续视频流（非静态图片）
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# - max_num_hands=2：最多检测2只手
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# - min_detection_confidence=0.5：置信度低于0.5的检测结果将被忽略
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hands = mp_hands.Hands()
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# 获取用于绘制关键点和连接线的工具
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mp_draw = mp.solutions.drawing_utils
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# =================== 初始化摄像头 ===================
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# 打开默认摄像头（设备编号为0）
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cap = cv2.VideoCapture(0)
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# =================== 主循环，逐帧处理 ===================
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while True:
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# 捕获一帧图像
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ret, frame = cap.read()
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# 如果捕获失败，退出循环
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if not ret:
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break
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# 水平翻转图像（摄像头默认是镜像视角，翻转后更自然）
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frame = cv2.flip(frame, 1)
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# OpenCV 默认使用 BGR 格式，而 MediaPipe 要求输入 RGB 格式图像
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rgb_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
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# 使用 MediaPipe 的 hand 模块处理当前帧，检测手部关键点
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results = hands.process(rgb_frame)
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# =================== 处理检测结果 ===================
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# 如果检测到了手部
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if results.multi_hand_landmarks:
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# 遍历每只手
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for landmarks in results.multi_hand_landmarks:
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# 在原图上绘制21个关键点及其连接骨骼（HAND_CONNECTIONS）
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mp_draw.draw_landmarks(frame, landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS)
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# 提取21个关键点的 Landmark 对象（含 x, y, z 三维坐标）
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landmark_points = [landmarks.landmark[i] for i in range(21)]
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# =================== 手势识别部分（可拓展） ===================
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# 例如：判断是否为“比赞”手势（此处未实现具体函数）
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# if detect_thumb_up(landmark_points):
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# cv2.putText(frame, "Thumb Up!", (50, 100),
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# cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
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# =================== 显示图像 ===================
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# 显示处理后的视频帧（窗口标题为 Hand Gesture Detection）
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cv2.imshow('Hand Gesture Detection', frame)
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# 等待键盘事件，如果按下 'q' 键则退出程序
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if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
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break
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# =================== 清理资源 ===================
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# 释放摄像头
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cap.release()
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# 销毁所有 OpenCV 窗口
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cv2.destroyAllWindows()
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