基于OpenCV的手势识别打地鼠游戏开发与分析

该项目不仅包含了游戏的源代码，还提供了详细的数据、项目报告和演示视频。源代码中嵌入了丰富的注释，便于理解和学习。项目通过实验设计、实验过程、数据分析方法和实验结论四部分进行阐述，其中实验设计的目的是为了分析不同交互方式在打地鼠游戏中的表现。实验过程中采用了有线鼠标、无线鼠标、电脑触摸板和手势识别四种不同的交互方式，并对六位不同年龄层的参与者进行了得分记录和反馈收集。实验数据分析显示有线鼠标操作表现最佳，其次是无线鼠标，而手势识别和触摸板的表现则相对接近。关键的实验步骤简述了手势识别技术的实现，主要是通过识别食指和中指的骨节点来判定手势，并执行相应的光标操作和游戏打击功能。项目标签包括opencv、游戏、软件/插件、范文/模板/素材等。压缩包子文件名称为CV-Whac-A-Mole-main。" 知识点详细说明： 1. OpenCV知识：OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理和视频分析。在本项目中，OpenCV被用于手势识别，通过处理摄像头捕获的视频流，检测并识别手指的骨节点位置状态，从而实现对手势的识别。 2. 人机交互设计：人机交互（HCI）是指人与计算机之间通过特定的输入输出设备进行信息交换的活动。本项目通过实现不同的交互方式来控制同一个游戏，评估每种方式的优劣，从而为改善交互设计提供参考。 3. 手势识别技术：手势识别是人机交互领域中的一个重要研究方向，它能够使计算机通过视觉分析理解人的手势动作，并将其转化为机器可以识别的信号。项目中通过Python语言调用mediapipe库，利用其手势识别功能，实现了手指动作到游戏操作的映射。 4. Python编程：Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁的语法和强大的库支持而著称。项目中的源代码使用Python编写，实现了实验设计中所需的交互控制和数据记录功能。 5. mediapipe库：mediapipe是一个由Google开发的跨平台框架，它提供了多种预训练的模型和工具，用于构建复杂的机器学习管道，特别是在媒体处理和手势识别等实时应用中。项目中利用了mediapipe的机器学习算法来检测和分析手势。 6. 数据处理：数据处理是指通过计算机对数据进行收集、存储、检索、变换和传输等操作的过程。本项目通过记录用户得分、使用Excel进行数据分类和求平均值，对交互方式的性能进行了量化分析。 7. 项目报告编写：项目报告是对整个项目实施过程的总结和反思，它通常包括项目目标、方法、结果和结论等部分。本项目提供的报告详细记录了实验设计、执行过程和数据分析，为理解整个项目的实施提供了详细的背景信息。 8. 交互方式对比：通过对有线鼠标、无线鼠标、电脑触摸板和手势识别四种交互方式的比较，本项目展示了每种方式在游戏互动中的效率和用户满意度，为交互设计提供了实证基础。 9. 游戏设计：项目中的打地鼠游戏为一个简单有趣的游戏，它作为一个工具被用于评估不同交互方式的性能。该项目展示了如何将游戏元素与技术研究相结合，进行创新性的人机交互实验。 10. 跨学科应用：本项目不仅涉及计算机视觉、机器学习、人机交互、数据处理等多个IT领域知识，而且与心理学、用户体验设计等学科相结合，体现了跨学科研究的深度与广度。