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Hello大家好，我是Dream。 今天来学习一下如何使用OpenCV来控制手势，瞬间提升操作体验！跨越界限，OpenCV手势控制拖拽功能现身。

导入OpenCV库。通过OpenCV读取摄像头的视频流。使用肤色检测算法（如色彩空间转换和阈值分割）来识别手部区域。对手部区域进行轮廓检测，找到手的轮廓。根据手的轮廓，获取手指关键点的像素坐标。对于拖拽手势，可以关注食指和中指的位置。计算食指和中指指尖之间的距离并判断是否满足条件触发拖拽动作。如果满足条件，可以使用勾股定理计算距离，并将矩形区域变色以示触发拖拽。根据手指的位置更新矩形的坐标，使矩形跟随手指运动。当手指放开时停止矩形的移动。

本次实验需要使用OpenCV和mediapipe库进行手势识别，并利用手势距离控制电脑音量。cv2：OpenCV库，用于读取摄像头视频流和图像处理。mediapipe：mediapipe库，用于手部关键点检测和手势识别。ctypes和comtypes：用于与操作系统的音频接口进行交互。pycaw：pycaw库，用于控制电脑音量。初始化mediapipe和音量控制模块，获取音量范围。打开摄像头，读取视频流。对每一帧图像进行处理：转换图像为RGB格式。

Hello大家好，我是Dream。 OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以用于实现各种图像和视频处理任务，包括红绿灯识别。可以帮助自动驾驶汽车、智能交通系统等设备准确地识别红绿灯的状态，以便做出正确的决策。今天，就有Dream带领大家复盘一下计算机视觉中最经典的实验：OpenCV进行红绿灯识别，一起来看看吧~

图像处理实战--Opencv实现人像迁移

今天来学习一下如何使用OpenCV实现图像加噪与滤波，欢迎大家一起参与探讨交流

来看！

大家中秋节快乐呀！！！

学习了Python OpenCV这么久了，来看点有意思的吧

要使用OpenCV编写更好的优化代码，需要Numpy的丰富知识；接下来带大家用OpenCV开启一场和图像的狂欢吧~

说起OpenCV大家肯定也都很熟悉，它是我们目标检测（人脸识别）中，最常用的方法了，但你真的懂OpenCV，接下来我将带大家走进它的内心深处，听一听专属于它的秘密...

在上篇文章中我们已经介绍了Python OpenCV的详细入门基础知识，接下来让我们利用OpenCV进行一次画图的实战吧！