目录

1.前言

2.算法运行效果图预览

3.算法运行软件版本

4.部分核心程序

5.算法仿真参数

6.算法理论概述

7.参考文献

8.算法完整程序工程

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1.前言

       虚拟画板系统基于计算机视觉与深度学习技术，通过摄像头捕获用户手部动作，利用 MediaPipe框架实现手部关键点检测与手势识别，进而将手部运动转化为虚拟画笔操作。系统主要流程包括：图像采集→手部关键点检测→手势语义解析→坐标映射→绘图逻辑执行。

2.算法运行效果图预览

(完整程序运行后无水印)

3.算法运行软件版本

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4.部分核心程序

 def  findHands(self,img,draw=True):imgRGB=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)self.results=hands.process(imgRGB)if self.results.multi_hand_landmarks:#get the information of each handfor handLms in self.results.multi_hand_landmarks:if draw:self.mpDraw.draw_landmarks(img,handLms,self.mpHands.HAND_CONNECTIONS)return imgdef findPosition(self,img,handNo=0,draw=True):self.lmList=[]if self.results.multi_hand_landmarks:myHand=self.results.multi_hand_landmarks[handNo]for id,lm in enumerate(myHand.landmark):h,w,c=img.shapecx,cy=int(lm.x*w),int(lm.y*h)self.lmList.append([id,cx,cy])if draw:cv2.circle(img,(cx,cy),8,(255,0,0),cv2.FILLED)return self.lmList    0Y_007

5.算法仿真参数

# 指尖检测器，设置检测置信度为0.8
# 初始化摄像头
cap=cv2.VideoCapture(0)
cap.set(3,1280)
cap.set(4,720)

pens=5#画笔宽度
erasers=100#橡皮宽度

6.算法理论概述

       虚拟画板系统基于计算机视觉与深度学习技术，通过摄像头捕获用户手部动作，利用 MediaPipe框架实现手部关键点检测与手势识别，进而将手部运动转化为虚拟画笔操作。系统主要流程包括：图像采集→手部关键点检测→手势语义解析→坐标映射→绘图逻辑执行。

     MediaPipe 的Hands模型采用轻量级卷积神经网络（CNN），结合姿态估计（Pose Estimation）与关键点检测（Keypoint Detection）技术，实现实时手部跟踪。模型结构包含：

        轻量化主干网络：如 MobileNetV3，用于提取图像特征；

       关键点回归头：输出 21 个手部关键点（如指尖、指节）的二维坐标与置信度，坐标值通过归一化处理（范围 [0,1]）映射到图像尺寸。

通过分析手部关键点的相对位置关系，定义不同手势语义。例如：

画笔模式：单指（如食指）抬起，其余手指弯曲；

橡皮/画笔选择：两个手指同时伸开，则表示开始选择画笔颜色或者橡皮模式

7.参考文献

[1]陈吴东.基于深度学习的动态手势检测与识别算法研究[J].现代信息科技, 2025(8).

[2]范羽,梁梓康,徐明坤,等.基于MediaPipe手势识别的聋哑人交流系统设计[J].轻工科技, 2024, 40(5):99-102.

[3]孟杰,杨鹏程,杨朝,等.基于Mediapipe的幻影成像装置自然手势交互系统设计[J].国外电子测量技术, 2023, 42(3):116-122.DOI:10.19652/j.cnki.femt.2204392.

8.算法完整程序工程

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