opencv视觉小游戏—石头剪刀布

效果展示

程序代码

石头剪刀布代码解释

　这是一个手势石头剪刀布游戏的Python代码。这个游戏使用计算机视觉技术检测玩家的手势，并将其与计算机生成的随机手势进行比较。玩家和计算机都可以选择石头，剪刀或布。如果玩家赢了，则得分加1，如果玩家输了，则得分减1。如果平局，则不会加分或减分。游戏将持续进行直到程序被停止。
1、代码首先导入所需的库，包括cv2（OpenCV）用于图像处理和检测手势，time用于计时，os用于读取图像文件，以及一个名为HandTrackingModule的自定义模块，用于手势识别。然后，代码设置一些常量，包括摄像头的宽度和高度，胜利和失败的消息，以及一个用于存储图像文件的文件夹路径。
2、接下来，代码读取图像文件夹中的所有图像文件，并将它们存储在一个列表中。然后，代码初始化一个HandTrackingModule对象，用于检测手势。代码还定义了一个包含手指顶部ID的列表，这些ID对应于手指的末端。最后，代码进入一个无限循环，每次循环中检测玩家的手势并计算得分。
3、在每次循环中，代码读取摄像头的当前帧，并使用HandTrackingModule对象检测手势。代码检查检测到的手指数量，并将其与预设的手势相匹配（石头、剪刀、布）。如果匹配成功，则代码将显示相应的消息并将变量end设置为“win”或“fail”，表示玩家赢了或输了。代码还将检查计算机随机生成的手势，并将其显示在图像上。
4、一旦检测到手势，代码将比较玩家的手势和计算机生成的手势。如果两者相同，则比赛平局。如果玩家赢了，则得分加1，如果玩家输了，则得分减1。代码将显示得分，以及最近一次比赛的结果。
5、一旦比赛结束并且时间超过两秒钟，代码将重置所有变量并开始新的游戏。

HandTrackingModule代码解释

1、这是一个使用Mediapipe库和OpenCV库实现的手部检测器。它可以检测图像或视频中的手部，并给出手部的关键点位置。这个程序使用了一个名为handDetector()的类来实现手部检测和关键点检测。该类的构造函数可以设置一些参数，如最大手数、检测置信度和跟踪置信度等。
2、findHands()函数使用Mediapipe库来检测图像中的手部，并在图像中绘制出检测到的手部的关键点。findPosition()函数可以通过检测到的关键点返回手部的关键点位置。
3、在主函数中，我们打开计算机的摄像头，不断地读取帧，并在每一帧中调用findHands()和findPosition()函数来检测手部，并绘制关键点。程序还会计算每秒钟处理的帧数（FPS）并显示在窗口中。