原文：Mind+Python+Mediapipe項(xiàng)目——AI健身之跳繩 - DF創(chuàng)客社區(qū) - 分享創(chuàng)造的喜悅

【項(xiàng)目背景】 跳繩是一個(gè)很好的健身項(xiàng)目，為了獲知所跳個(gè)數(shù)，有的跳繩上會(huì)有計(jì)數(shù)器。但這也只能跳完這后看到，能不能在跳的過(guò)程中就能看到，這樣能讓我們堅(jiān)持跳的更多，更有趣味性。 【項(xiàng)目設(shè)計(jì)】 通過(guò)Mind+Python模式下加載Google的開(kāi)源Mediapipe人工智能算法庫(kù)，識(shí)別人體姿態(tài)，來(lái)判斷跳繩次數(shù)，并通過(guò)Pinpong庫(kù)控制LED燈實(shí)時(shí)顯示次數(shù)。 【測(cè)試程序】 測(cè)試程序中，使用人體姿態(tài)23，24兩坐標(biāo)點(diǎn)中點(diǎn)與標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)的比較來(lái)確認(rèn)跳繩完成程度。 import numpy as np import time import cv2 import PoseModule as pm cap = cv2.VideoCapture("tiaosheng.mp4") detector = pm.poseDetector() count = 0 dir = 0 pTime = 0 success=True point_sd=0 while success: ??success, img = cap.read() ??if success: ? ? img = cv2.resize(img, (640, 480)) ? ? img = detector.findPose(img, False) ? ? lmList = detector.findPosition(img, False) ? ? ? ? if len(lmList) != 0: ? ?? ??? ? ?? ???point = detector.midpoint(img, 24, 23) ? ?? ???if point_sd==0: ? ?? ?? ?? ?point_sd=point ? ?? ?? ?? ?print(point_sd["y"]) ? ?? ???# 計(jì)算個(gè)數(shù) ? ?? ???print(point["y"]) ? ?? ???if point["y"]> point_sd["y"]+15: ? ?? ?? ? ? ?? ?? ?? ?if dir == 0: ? ?? ?? ?? ?? ? count += 0.5 ? ?? ?? ?? ?? ? dir = 1 ? ?? ???if point["y"]<point_sd["y"]+5: ? ?? ??? ? ?? ?? ?? ?if dir == 1: ? ?? ?? ?? ?? ? count += 0.5 ? ?? ?? ?? ?? ? dir = 0 ? ?? ???#print(count) ? ?? ???cv2.putText(img, str(int(count)), (45, 460), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 7,(255, 0, 0), 8) ? ? cTime = time.time() ? ? fps = 1 / (cTime - pTime) ? ? pTime = cTime ? ? cv2.putText(img, str(int(fps)), (50, 100), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 5,(255, 0, 0), 5) ? ? cv2.imshow("Image", img) ? ? cv2.waitKey(1) 復(fù)制代碼 【PoseModule.py】 上面程序用到的“PoseModule.py”文件中，在”poseDetector“類中增加了“midpoint”函數(shù)，用于求兩點(diǎn)的中點(diǎn)坐標(biāo)。 import math import mediapipe as mp import cv2 class poseDetector(): ? ? def __init__(self, mode=False, upBody=False, smooth=True, ? ?? ?? ?? ?? ???detectionCon=0.5, trackCon=0.5): ? ?? ???self.mode = mode ? ?? ???self.upBody = upBody ? ?? ???self.smooth = smooth ? ?? ???self.detectionCon = detectionCon ? ?? ???self.trackCon = trackCon ? ?? ???self.mpDraw = mp.solutions.drawing_utils ? ?? ???self.mpPose = mp.solutions.pose ? ?? ???self.pose = self.mpPose.Pose(self.mode, self.upBody, self.smooth, ? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ? self.detectionCon, self.trackCon) ? ? def findPose(self, img, draw=True): ? ?? ???imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) ? ?? ???self.results = self.pose.process(imgRGB) ? ?? ???if self.results.pose_landmarks: ? ?? ?? ?? ?if draw: ? ?? ?? ?? ?? ? self.mpDraw.draw_landmarks(img, self.results.pose_landmarks, ? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ? self.mpPose.POSE_CONNECTIONS) ? ?? ???return img ? ? def findPosition(self, img, draw=True): ? ?? ???self.lmList = [] ? ?? ???if self.results.pose_landmarks: ? ?? ?? ?? ?for id, lm in enumerate(self.results.pose_landmarks.landmark): ? ?? ?? ?? ?? ? h, w, c = img.shape ? ?? ?? ?? ?? ? # print(id, lm) ? ?? ?? ?? ?? ? cx, cy = int(lm.x * w), int(lm.y * h) ? ?? ?? ?? ?? ? self.lmList.append([id, cx, cy]) ? ?? ?? ?? ?? ? if draw: ? ?? ?? ?? ?? ?? ???cv2.circle(img, (cx, cy), 5, (255, 0, 0), cv2.FILLED) ? ?? ???return self.lmList ? ? def midpoint(self,img,p1,p2,draw=True): ? ?? ???x1, y1 = self.lmList[p1][1:] ? ?? ???x2, y2 = self.lmList[p2][1:] ? ?? ???x3=int((x1+x2)/2) ? ?? ???y3=int((y1+y2)/2) ? ?? ???if draw: ? ?? ?? ?cv2.circle(img, (x3, y3), 10, (0, 0, 255), cv2.FILLED) ? ?? ?? ?cv2.circle(img, (x3, y3), 15, (0, 0, 255), 2) ? ?? ???point={"x":x3,"y":y3} ? ?? ???return point ? ? def findAngle(self, img, p1, p2, p3, draw=True): ? ?? ???# Get the landmarks ? ?? ???x1, y1 = self.lmList[p1][1:] ? ?? ???x2, y2 = self.lmList[p2][1:] ? ?? ???x3, y3 = self.lmList[p3][1:] ? ?? ???# Calculate the Angle ? ?? ???angle = math.degrees(math.atan2(y3 - y2, x3 - x2) - ? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ???math.atan2(y1 - y2, x1 - x2)) ? ?? ???if angle < 0: ? ?? ?? ?? ?angle += 360 ? ?? ???# print(angle) ? ?? ???# Draw ? ?? ???if draw: ? ?? ?? ?? ?cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (255, 255, 255), 3) ? ?? ?? ?? ?cv2.line(img, (x3, y3), (x2, y2), (255, 255, 255), 3) ? ?? ?? ?? ?cv2.circle(img, (x1, y1), 10, (0, 0, 255), cv2.FILLED) ? ?? ?? ?? ?cv2.circle(img, (x1, y1), 15, (0, 0, 255), 2) ? ?? ?? ?? ?cv2.circle(img, (x2, y2), 10, (0, 0, 255), cv2.FILLED) ? ?? ?? ?? ?cv2.circle(img, (x2, y2), 15, (0, 0, 255), 2) ? ?? ?? ?? ?cv2.circle(img, (x3, y3), 10, (0, 0, 255), cv2.FILLED) ? ?? ?? ?? ?cv2.circle(img, (x3, y3), 15, (0, 0, 255), 2) ? ?? ?? ?? ?cv2.putText(img, str(int(angle)), (x2 - 50, y2 + 50), ? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, (0, 0, 255), 2) ? ?? ???return angle 復(fù)制代碼 【測(cè)試網(wǎng)絡(luò)視頻】 【存在的問(wèn)題】 測(cè)試結(jié)果令人比較滿意，但這里存在這樣兩個(gè)問(wèn)題：1、標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)point_sd這個(gè)坐標(biāo)是以視頻開(kāi)始第一幀畫面是站在原地未起跳為前提。 2、標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)縱坐標(biāo)的判定區(qū)間（point_sd["y"]+5與 point_sd["y"]+15）是根據(jù)運(yùn)行后的數(shù)據(jù)人為分析出來(lái)的，只對(duì)這一段視頻有效，不具有通用性。 【解決問(wèn)題思路】 1、在正式跳繩計(jì)數(shù)前，先試跳，通過(guò)數(shù)據(jù)分析出標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)、判定區(qū)間（防止數(shù)據(jù)在判定點(diǎn)抖動(dòng)，出現(xiàn)錯(cuò)誤計(jì)數(shù)）。在上個(gè)程序中判定點(diǎn)為：point_sd["y"]+10。 2、以手勢(shì)控制屏幕上的虛擬按鈕來(lái)分析初始化數(shù)據(jù)，并啟動(dòng)跳繩計(jì)數(shù)及終止計(jì)數(shù)。 【解決問(wèn)題步驟】 第一步：實(shí)現(xiàn)手勢(shì)控制屏幕按鈕。 程序中使用了計(jì)時(shí)器，以防止連續(xù)觸發(fā)問(wèn)題。 import cv2 import numpy as np import time import os import HandTrackingModule as htm ####################### brushThickness = 25 eraserThickness = 100 ######################## drawColor = (255, 0, 255) cap = cv2.VideoCapture(0) cap.set(3, 640) cap.set(4, 480) detector = htm.handDetector(detectionCon=0.65,maxHands=1) imgCanvas = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8) rect=[(20, 20), (120, 120)] font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX cv2.rectangle(imgCanvas, rect[0], rect[1],(0, 255, 0), 2) cv2.putText(imgCanvas, "SET", (45,85), font, 1, drawColor, 2) bs=0 bs2=0 while True: # 1. Import image success, img = cap.read() if success: ??img = cv2.flip(img, 1) # 2. Find Hand Landmarks ??img = detector.findHands(img) ??lmList = detector.findPosition(img, draw=False) ?? ??if len(lmList) !=0: ?? # tip of index and middle fingers ? ?x1, y1 = lmList[8][1:] ? ?x2, y2 = lmList[12][1:] # 3. Check which fingers are up ? ?fingers = detector.fingersUp() # print(fingers) # 5.??Index finger is up ? ?if fingers[1] and fingers[2] == False: ? ? cv2.circle(img, (x1, y1), 15, drawColor, cv2.FILLED) ? ? if bs2==1: ? ?? ?if time.time()-time_start>3: ? ?? ?? ?bs2=0 ? ? else:? ?? ? ? ???if x1>rect[0][0] and x1<rect[1][0] and y1>rect[0][1] and y1<rect[1][1]: ? ?? ?if bs==0: ? ?? ? print("OK") ? ?? ? imgCanvas = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8) ? ?? ? cv2.rectangle(imgCanvas, rect[0], rect[1],(0, 255, 0), 2) ? ?? ? cv2.putText(imgCanvas, "STOP", (30,85), font, 1, drawColor, 2) ? ?? ? bs=1 ? ?? ? bs2=1 ? ?? ? time_start=time.time() ? ?? ?else: ? ?? ? imgCanvas = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8) ? ? ??imgGray = cv2.cvtColor(imgCanvas, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ?? ??img = cv2.bitwise_or(img,imgCanvas) # img = cv2.addWeighted(img,0.5,imgCanvas,0.5,0) ??cv2.imshow("Image", img) ??cv2.waitKey(1) 復(fù)制代碼 上面程序引用的“HandTrackingModule.py”文件。 import cv2 import mediapipe as mp import time import math import numpy as np class handDetector(): ? ? def __init__(self, mode=False, maxHands=2, detectionCon=0.8, trackCon=0.5): ? ?? ???self.mode = mode ? ?? ???self.maxHands = maxHands ? ?? ???self.detectionCon = detectionCon ? ?? ???self.trackCon = trackCon ? ?? ???self.mpHands = mp.solutions.hands ? ?? ???self.hands = self.mpHands.Hands(self.mode, self.maxHands, ? ?? ???self.detectionCon, self.trackCon) ? ?? ???self.mpDraw = mp.solutions.drawing_utils ? ?? ???self.tipIds = [4, 8, 12, 16, 20] ? ? def findHands(self, img, draw=True): ? ?? ???imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) ? ?? ???self.results = self.hands.process(imgRGB) ? ? # print(results.multi_hand_landmarks) ? ?? ???if self.results.multi_hand_landmarks: ? ?? ?? ?? ?for handLms in self.results.multi_hand_landmarks: ? ?? ?? ?? ?? ? if draw: ? ?? ?? ?? ?? ?? ???self.mpDraw.draw_landmarks(img, handLms, ? ?? ?? ?? ?? ?? ???self.mpHands.HAND_CONNECTIONS) ? ?? ???return img ? ? def findPosition(self, img, handNo=0, draw=True): ? ?? ???xList = [] ? ?? ???yList = [] ? ?? ???bbox = [] ? ?? ???self.lmList = [] ? ?? ???if self.results.multi_hand_landmarks: ? ?? ?? ?? ?myHand = self.results.multi_hand_landmarks[handNo] ? ?? ?? ?? ?for id, lm in enumerate(myHand.landmark): ? ?? ?? ?? ?# print(id, lm) ? ?? ?? ?? ?? ? h, w, c = img.shape ? ?? ?? ?? ?? ? cx, cy = int(lm.x * w), int(lm.y * h) ? ?? ?? ?? ?? ? xList.append(cx) ? ?? ?? ?? ?? ? yList.append(cy) ? ?? ?? ?? ?# print(id, cx, cy) ? ?? ?? ?? ?? ? self.lmList.append([id, cx, cy]) ? ?? ?? ?? ?? ? if draw: ? ?? ?? ?? ?? ?? ???cv2.circle(img, (cx, cy), 5, (255, 0, 255), cv2.FILLED) ? ?? ?? ?? ?xmin, xmax = min(xList), max(xList) ? ?? ?? ?? ?ymin, ymax = min(yList), max(yList) ? ?? ?? ?? ?bbox = xmin, ymin, xmax, ymax ? ?? ?? ?? ?if draw: ? ?? ?? ?? ?? ? cv2.rectangle(img, (xmin - 20, ymin - 20), (xmax + 20, ymax + 20), ? ?? ???(0, 255, 0), 2) ? ?? ???return self.lmList ? ? def fingersUp(self): ? ?? ???fingers = [] ? ? # Thumb ? ?? ???if self.lmList[self.tipIds[0]][1] > self.lmList[self.tipIds[0] - 1][1]: ? ?? ?? ?? ?fingers.append(1) ? ?? ???else: ? ?? ?? ?? ?fingers.append(0) ? ? # Fingers ? ?? ???for id in range(1, 5): ? ?? ?? ?? ?if self.lmList[self.tipIds[id]][2] < self.lmList[self.tipIds[id] - 2][2]: ? ?? ?? ?? ?? ? fingers.append(1) ? ?? ?? ?? ?else: ? ?? ?? ?? ?? ? fingers.append(0) ? ?? ???# totalFingers = fingers.count(1) ? ?? ???return fingers ? ? def findDistance(self, p1, p2, img, draw=True,r=15, t=3): ? ?? ???x1, y1 = self.lmList[p1][1:] ? ?? ???x2, y2 = self.lmList[p2][1:] ? ?? ???cx, cy = (x1 + x2) // 2, (y1 + y2) // 2 ? ?? ???if draw: ? ?? ?? ?? ?cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 255), t) ? ?? ?? ?? ?cv2.circle(img, (x1, y1), r, (255, 0, 255), cv2.FILLED) ? ?? ?? ?? ?cv2.circle(img, (x2, y2), r, (255, 0, 255), cv2.FILLED) ? ?? ?? ?? ?cv2.circle(img, (cx, cy), r, (0, 0, 255), cv2.FILLED) ? ?? ?? ?? ?length = math.hypot(x2 - x1, y2 - y1) ? ?? ???return length, img, [x1, y1, x2, y2, cx, cy] 復(fù)制代碼第二步，分析數(shù)據(jù)，得到判定點(diǎn)縱坐標(biāo)。思路是，坐標(biāo)數(shù)據(jù)是上下波動(dòng)，將數(shù)據(jù)中的波峰和波谷分別提取出來(lái)計(jì)算均值，然后取中值，和差值。中值為判定點(diǎn)，差值用來(lái)確定判定區(qū)域。波峰和波谷的判定采用的是兩邊數(shù)據(jù)與當(dāng)前數(shù)據(jù)做差值看差值方向，如果方向相反，即為峰值。但這里就存在，Mediapipe識(shí)別準(zhǔn)確度的問(wèn)題，可能在上升或下降的過(guò)程中數(shù)據(jù)不平滑，出現(xiàn)數(shù)據(jù)波動(dòng)。可能在分析時(shí)，出現(xiàn)誤判，采集到錯(cuò)誤的峰值。后期可采用濾波算法處理此問(wèn)題。現(xiàn)在看效果，還不錯(cuò)。 import numpy as np import time import cv2 import PoseModule as pm import math def max_min(a): h = [] l = [] for i in range(1, len(a)-1): ? ? if(a[i-1] < a[i] and a[i+1] < a[i]): ? ?? ???h.append(a[i]) ? ? elif(a[i-1] > a[i] and a[i+1] > a[i]): ? ?? ???l.append(a[i]) if(len(h) == 0): ? ? h.append(max(a)) if(len(l) == 0): ? ? l.append(min(a[a.index(max(a)):])) mid=(np.mean(h)+np.mean(l))/2 print(int(mid),int(np.mean(h)-np.mean(l))) return(int(mid),int(np.mean(h)-np.mean(l))) cap = cv2.VideoCapture("tiaosheng.mp4") detector = pm.poseDetector() count = 0 dir = 0 pTime = 0 success=True point=[] while success: ??success, img = cap.read() ??if success: ? ? img = cv2.resize(img, (640, 480)) ? ? img = detector.findPose(img, False) ? ? lmList = detector.findPosition(img, False) ? ? ? ? if len(lmList) != 0: ? ?? ???point_tem=detector.midpoint(img, 24, 23) ? ?? ???point.append(point_tem['y']) ? ?? ???cv2.putText(img, str(point_tem['y']), (45, 460), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 7,(255, 0, 0), 8) ? ? cTime = time.time() ? ? fps = 1 / (cTime - pTime) ? ? pTime = cTime ? ? cv2.putText(img, str(int(fps)), (50, 100), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 5,(255, 0, 0), 5) ? ? cv2.imshow("Image", img) ? ? cv2.waitKey(1) max_min(point) cap.release() cv2.destroyAllWindows() 復(fù)制代碼 ? ? 最終得到“304 26”為“中值 差值” ? 【完整程序】 將以上分段程序進(jìn)行整合，得到完整程序，并進(jìn)行實(shí)地測(cè)試。（純手工敲碼） import cv2 import numpy as np import time import os import HandTrackingModule as htm import PoseModule as pm #計(jì)算判定點(diǎn) def max_min(a): h = [] l = [] for i in range(1, len(a)-1): ? ? if(a[i-1] < a[i] and a[i+1] < a[i]): ? ?? ???h.append(a[i]) ? ? elif(a[i-1] > a[i] and a[i+1] > a[i]): ? ?? ???l.append(a[i]) if(len(h) == 0): ? ? h.append(max(a)) if(len(l) == 0): ? ? l.append(min(a[a.index(max(a)):])) mid=(np.mean(h)+np.mean(l))/2 print(int(mid),int(np.mean(h)-np.mean(l))) return(int(mid),int(np.mean(h)-np.mean(l))) ####################### brushThickness = 25 eraserThickness = 100 ######################## drawColor = (255, 0, 255) cap = cv2.VideoCapture(0) cap.set(3, 640) cap.set(4, 480) detector_hand = htm.handDetector(detectionCon=0.65,maxHands=1) detector_pose = pm.poseDetector() imgCanvas = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8) rect=[(20, 20), (120, 120)] font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX cv2.rectangle(imgCanvas, rect[0], rect[1],(0, 255, 0), 2) cv2.putText(imgCanvas, "SET", (45,85), font, 1, drawColor, 2) bs=0 bs2=0 bs3=0 point=[] count=0 pTime = 0 dire=0 while True: success, img = cap.read() if success: ? ?? ?img = cv2.flip(img, 1) ? ?? ?if bs==1 and bs2==0: ? ?? ? if bs3==1: ? ?? ?? ?if time.time()-time_start<4: ? ?? ?? ? cv2.putText(img, str(3-int(time.time()-time_start)), (300, 240), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 10,(255, 255, 0), 5) ? ?? ?? ?else: ? ?? ?? ? bs3=0 ? ?? ?? ? time_start=time.time() ? ?? ? else: ? ?? ?? ? if time.time()-time_start<11: ? ?? ?? ?? ?img = detector_pose.findPose(img, False) ? ?? ?? ?? ?lmList = detector_pose.findPosition(img, False) ? ? ? ?? ?? ?? ?if len(lmList) != 0: ? ?? ?? ?? ?? ? point_tem=detector_pose.midpoint(img, 24, 23) ? ?? ?? ?? ?? ? point.append(point_tem['y']) ? ?? ?? ?? ?? ? cv2.putText(img, str(point_tem['y']), (45, 460), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 7,(255, 0, 0), 8) ? ?? ?? ?? ?cv2.putText(img, str(10-int(time.time()-time_start)), (500, 460), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 10,(255, 255, 0), 5) ? ?? ?? ? else: ? ?? ?? ?? ???point_sd,l=max_min(point) ? ?? ?? ?? ???bs=2 ? ?? ?? ?? ???cv2.rectangle(imgCanvas, rect[0], rect[1],(0, 255, 0), 2) ? ?? ?? ?? ???cv2.putText(imgCanvas, "START", (30,85), font, 1, drawColor, 2) ? ?? ?? ? ? ?? ?if bs==3 and bs2==0:?? ? ?? ? if bs3==1: ? ?? ?? ?if time.time()-time_start<4: ? ?? ?? ? cv2.putText(img, str(3-int(time.time()-time_start)), (300, 240), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 10,(255, 255, 0), 5) ? ?? ?? ?else: ? ?? ?? ? bs3=0 ? ?? ?? ? time_start=time.time() ? ?? ? else: ? ?? ?? ? img = detector_pose.findPose(img, False) ? ?? ?? ? lmList = detector_pose.findPosition(img, False) ? ? ? ?? ?? ? if len(lmList) != 0: ? ?? ?? ?? ?point = detector_pose.midpoint(img, 24, 23) ? ?? ?? ?? ?if point["y"]> point_sd+l/4: ? ?? ?? ? ? ?? ?? ?? ???if dire == 0: ? ?? ?? ?? ?? ? count += 0.5 ? ?? ?? ?? ?? ? dire = 1 ? ?? ?? ?? ?if point["y"]<point_sd-l/4: ? ?? ??? ? ?? ?? ?? ???if dire == 1: ? ?? ?? ?? ?? ? count += 0.5 ? ?? ?? ?? ?? ? dire = 0 ? ?? ? ? ?? ?? ?? ?cv2.putText(img, str(int(count)), (45, 460), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 7,(255, 0, 0), 8)?? ? ?? ?if bs2==1:#等待三秒 ? ?? ?? ?if time.time()-time_start>4: ? ?? ?? ?? ?bs2=0 ? ?? ?? ?? ?time_start=time.time() ? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ? ? ?? ?else: ? ?? ???#手勢(shì)操作 ? ?? ???img = detector_hand.findHands(img) ? ?? ???lmList = detector_hand.findPosition(img, draw=False) ? ?? ???if len(lmList) !=0: ? ?? ?? ?x1, y1 = lmList[8][1:] ? ?? ?? ?x2, y2 = lmList[12][1:] ? ?? ?? ?fingers = detector_hand.fingersUp() ? ?? ?? ?#出示食指 ? ?? ?? ?if fingers[1] and fingers[2] == False: ? ?? ?? ? cv2.circle(img, (x1, y1), 15, drawColor, cv2.FILLED)? ??? ? ?? ?? ? if x1>rect[0][0] and x1<rect[1][0] and y1>rect[0][1] and y1<rect[1][1]:#食指進(jìn)入按鈕區(qū)域 ? ?? ?? ???if bs==0: ? ?? ?? ?? ?print("OK") ? ?? ?? ?? ?imgCanvas = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8) ? ?? ?? ?? ?bs=1 ? ?? ?? ?? ?bs2=1 ? ?? ?? ?? ?bs3=1 ? ?? ?? ?? ?time_start=time.time() ? ?? ?? ???elif bs==1: ? ?? ?? ?? ?imgCanvas = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8) ? ?? ?? ?? ?bs2=1 ? ?? ?? ?? ?bs3=1 ? ?? ?? ?? ?time_start=time.time() ? ?? ?? ???elif bs==2: ? ?? ?? ?? ?imgCanvas = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8) ? ?? ?? ?? ?cv2.rectangle(imgCanvas, rect[0], rect[1],(0, 255, 0), 2) ? ?? ?? ?? ?cv2.putText(imgCanvas, "STOP", (30,85), font, 1, drawColor, 2) ? ?? ?? ?? ?bs=3?? ? ?? ?? ?? ?bs2=1 ? ?? ?? ?? ?bs3=1 ? ?? ?? ?? ?time_start=time.time() ? ?? ?? ???elif bs==3: ? ?? ?? ?? ?imgCanvas = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8) ? ?? ?? ?? ?cv2.rectangle(imgCanvas, rect[0], rect[1],(0, 255, 0), 2) ? ?? ?? ?? ?cv2.putText(imgCanvas, "START", (30,85), font, 1, drawColor, 2) ? ?? ?? ?? ?bs=2?? ? ?? ?? ?? ?bs2=1 ? ?? ?? ?? ?bs3=1 ? ?? ?? ?? ?time_start=time.time() ? ?? ?cTime = time.time() ? ?? ?fps = 1 / (cTime - pTime) ? ?? ?pTime = cTime ? ?? ?cv2.putText(img, str(int(fps)), (500, 100), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 5,(255, 0, 0), 5) ? ?? ?imgGray = cv2.cvtColor(imgCanvas, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ? ?? ?img = cv2.bitwise_or(img,imgCanvas) ? ?? ?cv2.imshow("Image", img) ? ?? ?cv2.waitKey(1) 復(fù)制代碼 【計(jì)數(shù)炫燈】 使用Pinpong庫(kù)，連接Micro:bit，控制LED燈隨跳繩次數(shù)增加亮燈數(shù)。 ?