代码开源！一天完成毕设之手势关键点控制系统

做毕业设计的压力有时候会让人感到喘不过气，尤其是如果你是一个习惯拖延的小伙伴。然而，如果你掌握了一些合适的工具和方法，毕设也不一定需要花上几个月才能完成。今天，我们就来聊聊如何在一天之内完成一个基于手势关键点的控制系统。注意，这篇博客是为了帮助你快速入门，实际情况可能需要更多的调试和改进，但它一定会帮你迈出第一步。

本次设计的目标是实现一个手势控制的系统，它能够通过识别人的手势来控制电脑上的应用。这将涉及到几个核心步骤：摄像头图像采集、手势关键点检测、控制逻辑实现，以及用户界面设计。我们将使用一些开源的工具和库，快速建立一个原型。

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源码地址https://www.yuque.com/yuqueyonghuik8ysz/gxfuvi/plk8irta08lzl693?singleDoc#

项目概述

本次手势关键点控制系统基于计算机视觉技术，能够通过摄像头实时捕捉用户的手部动作，识别关键点，从而实现对计算机的基本控制功能。系统目前具备以下功能：

• 手势控制电脑音量：用户只需张开手掌或做出握拳动作，即可对音量进行调节。手掌张开代表音量增大，握拳则音量减小。这个功能非常适合开车时避免分心操作，也适用于日常生活中提升效率。

图像缩放与旋转：系统能够识别更为复杂的手势，例如双手旋转或拉伸动作，以此来对屏幕上的图像进行缩放和旋转。无论是在会议上做演示还是在家中查看照片，都能带来直观而又自然的操作体验。

通过这些简单的功能，系统展示了手势识别在日常生活中的广泛应用前景，也为进一步开发更为复杂的手势控制打下了坚实基础。

所需工具与环境准备

为了实现手势控制系统，以下是一些你需要的工具和库：

• Python 3：主要编程语言。
• OpenCV：用于摄像头图像采集和处理。
• MediaPipe：Google提供的用于手势检测的开源工具包。
• tkinter：用于实现手势到鼠标/键盘操作的映射。

这些库都可以通过 pip 命令进行安装。

系统实现原理

该系统的核心是基于MediaPipe的手势识别模型，能够精准捕捉手部的21个关键点，从而实现手势的检测与分类。以下是具体的实现步骤：

1. 摄像头数据采集：系统通过笔记本电脑自带的摄像头或外接摄像头实时捕获用户的手部视频流。
2. 手势关键点检测：利用MediaPipe的手部模型，对视频中的手进行检测，识别出手掌21个关键点的位置。
3. 手势分类与功能绑定：基于关键点的位置，系统对手势进行分类，如手掌张开、握拳、手指捏合等。不同的手势会触发不同的电脑操作功能，如音量调节、图像缩放或旋转等。
4. 隔空演示技术：通过将识别到的手势与PPT等软件的操作结合，用户可以实现隔空翻页、放大重点等功能，让演示更具互动性。

实际应用与体验

在实际应用中，该系统表现出较高的准确性和流畅度。用户体验感极佳，特别是在不便于直接接触鼠标和键盘的场景下，如驾驶中或厨房烹饪时，手势控制为操作提供了安全和便利的选择。

在会议演示场景下，用户可以隔空完成PPT的翻页、放大或缩小某些内容的操作，这让演示过程更加灵活自然，特别适合强调某些细节时，避免了来回找鼠标的尴尬。