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本实验旨在利用 OpenCV 和 MediaPipe 库实现对手部状态的检测，可以将检测结果做出一些拓展，实现手势识别控制方块移动的功能，以便更好的理解计算机视觉识别。本实验主要涉及使用 MediaPipe 库进行手部姿势检测，并根据检测结果对屏幕上方块进行控制。

本项目旨在利用 OpenCV 和 MediaPipe 库实现对手部状态的检测，可以将检测结果做出一些功能拓展，以此控制电脑音量的加减 ，通过本项目可以加深对计算机视觉识别的理解。在这个项目中，我们使用了 OpenCV 和 NumPy 这两个 Python 库，以及 MediaPipe 提供的手部姿势检测模型，通过这个项目，我们深入了解了如何利用 MediaPipe 库进行手部姿势检测，并结合 OpenCV 实现了一个简单的交互式应用程序。这对于理解计算机视觉和人机交互技术都具有一定的意义。

本实验旨在利用OpenCV库实现对自选图像的敏感区域进行马赛克处理，敏感区域的选取可以通过鼠标交互方式选择或者利用Dlib 的人脸检测器来定位人脸区域，以便实现图像的局部马赛克处理。

本实验旨在利用OpenCV库实现对倾斜图片的校正，并通过鼠标交互方式选择图片的边界点，以便进行透视变换和图像裁剪，代码简洁，适合初学者参考学习。