手势识别进行写字Python

### 实现基于手势识别的写字功能

为了实现基于手势识别的手写输入功能，可以采用多种技术组合来完成这一目标。具体来说，可以通过MediaPipe进行手部关键点检测，并结合PyTorch或其他深度学习框架来进行手势分类，进而模拟书写过程。

#### 使用到的主要库和技术栈

- **MediaPipe**：用于实时捕捉手部姿态并提取特征点位置[^1]。
- **OpenCV**：辅助图像预处理以及视频流捕获等功能[^4]。
- **NumPy** 和 **Matplotlib**：帮助处理数组运算及可视化结果。
- **PyTorch/TensorFlow**：构建卷积神经网络模型以提高对手势的理解能力[^2]。

#### 关键步骤说明

##### 手部追踪初始化设置

首先安装必要的依赖项：

pip install mediapipe opencv-python numpy matplotlib torch torchvision

接着定义基础环境配置与摄像头访问权限获取：

import cv2
import mediapipe as mp
mp_hands = mp.solutions.hands.Hands(static_image_mode=False, max_num_hands=1)

cap = cv2.VideoCapture(0)
if not cap.isOpened():
    raise IOError("Cannot open webcam")

##### 数据收集阶段

在此期间，用户需按照指定动作做出相应手势以便后续训练模型所需的数据集准备。这里假设已经建立了`dataset`文件夹结构：

CLASS = ['write']
base_dir = './dataset/write'
os.makedirs(base_dir, exist_ok=True)

for gesture_name in CLASS:
    path = os.path.join(base_dir, gesture_name)
    os.makedirs(path, exist_ok=True)

##### 基于CNN的手势识别建模

对于简单的二值化判断（比如是否处于书写的起始状态），可以直接应用KNN算法；而对于更复杂的情况，则建议使用深层架构如ResNet或MobileNetV2作为骨干网路，在此基础上微调最后几层全连接层适应特定任务需求[^3]。

##### 绘制轨迹逻辑设计

当确认当前帧内存在有效手指尖端坐标时，将其连续记录下来形成笔画路径。每当检测到新的起点信号即开启新一段线条绘制流程直至结束标志出现为止。

drawing = False  # true if mouse is pressed
start_point = None
end_points = []

while True:
    ret, frame = cap.read()
    
    results = mp_hands.process(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    multi_hand_landmarks = results.multi_hand_landmarks
    
    if multi_hand_landmarks and drawing:
        handLms = multi_hand_landmarks[0]
        
        index_finger_tip = (int(handLms.landmark[8].x * width), int(handLms.landmark[8].y * height))
        
        if start_point is None:
            start_point = index_finger_tip
            
        end_points.append(index_finger_tip)
        
        for i in range(len(end_points)-1):
            cv2.line(img=np.zeros_like(frame), pt1=end_points[i], pt2=end_points[i+1], color=(255, 255, 255), thickness=5)
            
    elif not drawing and start_point is not None:
        start_point = None
        end_points.clear()

    cv2.imshow('Hand Writing', frame)
    
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    if key == ord('q'):
        break
        
cv2.destroyAllWindows()
cap.release()