基于OpenCV与MediaPipe手势识别控制鼠标的完整系统

资源摘要信息:"本项目是一个基于opencv、Mediapipe和卷积神经网络（CNN）的手势识别控制系统，它可以将用户的肢体动作转换为计算机上的鼠标和键盘操作。该系统包含源码、使用说明文档以及可执行程序，便于用户安装和操作。" 知识点详细说明： 1. 手势识别与控制技术 - 手势识别：该项目使用机器学习和计算机视觉技术来检测和识别用户的手势。具体而言，通过Mediapipe库实现手部关键点的检测，并结合opencv进行图像处理和神经网络（CNN）进行手势的分类。 - 手势控制：根据识别出的手势动作，系统模拟鼠标和键盘操作。例如，手指的移动转化为鼠标移动，特定手势则触发鼠标点击或页面滚动。 2. 前端和后端系统设计 - 前端展示：利用PySide2创建桌面应用，通过悬浮窗显示实时手部检测状态和当前操控模式，为用户提供直观的操作界面和设置选项。 - 后端算法：后端算法主要负责手势的检测、识别以及转化为相应的操作命令。后端逻辑使用opencv进行图像捕获和处理，并通过CNN模型对手势进行分类。 3. 系统功能模块 - 鼠标操作：系统可以将指尖的移动转换为鼠标的移动，以及通过特定手势实现鼠标点击和页面滚动功能。 - 键盘操作：系统支持指尖操控虚拟键盘进行输入，实现快捷手势操作，用户可以自定义手势与键盘按键之间的映射关系。 - 界面显示：系统包含用户及系统设置界面，允许用户调整手势对应的功能和系统配置参数，如鼠标灵敏度、页面滚动速率等。 4. 技术实现细节 - 利用opencv跟踪手掌位置，截取手部图像，使用训练好的神经网络模型对手势进行分类和识别。 - 结合PySide2框架来设计和实现用户交互界面，确保用户能够方便地配置和使用手势控制功能。 - 使用CNN进行手势识别，CNN作为深度学习的一种模型，适用于图像分类任务，是项目中实现高准确率手势识别的关键技术。 5. 使用说明与可执行程序 - 使用说明文档详细描述了程序的安装步骤、配置方法以及具体操作流程，方便用户快速上手。 - exe可执行程序是将源码编译后的程序文件，用户可以直接运行该程序，无需安装其他依赖库，便于程序的部署和分发。 6. 标签含义 - opencv：一个开源的计算机视觉库，广泛用于图像处理、视频分析、人脸识别等任务。 - cnn：卷积神经网络，一种深度学习架构，特别适用于处理具有类似网格结构的数据（如图像），在图像识别和分类任务中表现卓越。 - 手势识别控制对鼠标操控源码：指本项目的源代码，用于实现手势识别和将识别结果转换为鼠标和键盘控制信号的软件代码。 - 毕业设计/期末大作业：表明该项目可能是学生为完成学业而设计的作品，通常包含对相关技术的深入研究和实践。 7. 文件名称说明 - "PC_gesture_ontrol_system-main"：这是项目主文件夹的名称，包含了所有相关的文件和资源，用户通过下载该压缩包并解压来获取项目资源。