CV实战应用手势、人脸、动作以及手势鼠标构建（一）总起
核心思想
手势识别是一种常见的计算机视觉应用，它可以通过摄像头或者预先录制的视频图像来追踪和识别人类手势。手势识别的应用非常广泛，例如在游戏、虚拟现实、人机交互等领域都有着重要的应用。
手势识别的核心思想通常可以归纳为三步：
第一步是获取对象。在手势识别中，这通常涉及到使用摄像头或者预先录制的视频图像来捕捉手势。摄像头可以捕捉视频数据，并将其转换成数字信号，以供后续的处理和分析。对于手势识别而言，摄像头的选择和设置非常重要，因为它会直接影响到识别的准确性和效率。
第二步是给对象打好关键的识别点，做好模型。这一步通常涉及到对捕捉到的手势图像进行预处理和特征提取。预处理可以包括去噪、平滑、裁剪等操作，以提高图像的质量和可用性。特征提取则是通过一些算法或者方法来提取手势图像中的关键特征点，例如手指的位置、方向、弯曲角度等。这些特征点通常会被用于构建手势识别模型，以便对手势进行分类和识别。
第三步是根据这些点识别追踪最后做一系列项目。在手势识别中，模型的构建和训练通常会使用监督学习或者无监督学习等算法。训练完成后，手势识别系统可以根据输入的手势图像来进行分类和识别，以便实现相应的功能。例如，如果用户做出了“向右滑动”手势，那么手势识别系统就可以识别该手势，并相应地调整屏幕上的内容。
总之，手势识别作为一种计算机视觉技术，已经广泛应用于各种领域。通过摄像头或者预先录制的视频图像，手势识别系统可以捕捉和识别人类手势，并实现相应的功能。在实现手势识别时，关键的识别点、模型的构建和训练等步骤都非常重要，它们直接影响到手势识别系统的准确性和效率。
手势识别
手势识别中使用Mediapipe可以帮助建立手势关键点，该库提供了一种方便且高效的方式来检测和跟踪人体关键点。在手势识别中，Mediapipe可以用于定位手的各个关节的位置，从而实现对手势的准确跟踪和识别。
具体而言，Mediapipe通过使用神经网络模型来检测和预测手势中的关键点。该模型已经在大量的手势数据集上进行了训练，并具有较高的准确性和鲁棒性。它可以识别手的各个关节，包括手腕、掌心、指尖以及每个指节的位置。
在手势识别过程中，首先需要利用摄像头获取手部图像。然后，通过将图像输入到Mediapipe模型中，该模型会对手势进行分析并返回关键点的位置信息。这些关键点可以表示为二维坐标或三维坐标，具体取决于所采用的模型和应用场景。
一旦得到了手势的关键点，就可以进一步对手势进行识别和跟踪。这通常涉及到使用机器学习算法对关键点进行分类，以确定手势的含义。例如，可以训练一个分类器来识别手势是否为“拳头”、“手掌”、“握拳”等特定手势。
此外，关键点的信息还可以用于实现更高级的功能，例如手势交互和手势控制。通过分析关键点之间的相对位置和运动轨迹，可以检测手势的动作和意图。这使得手势识别成为了一种强大的人机交互方式，在虚拟现实、游戏和智能设备控制等领域具有广泛应用。
总而言之，使用Mediapipe建立手势关键点模型可以帮助实现准确的手势识别和跟踪。通过对手的各个关节进行定位，可以获取关键点的位置信息，并进一步利用这些信息实现手势的分类、交互和控制功能。这为手势识别技术在不同领域的应用提供了坚实的基础。
下面是构建的效果图
肢体识别
除了手势识别，人体姿态估计也是一种常见的计算机视觉应用，它可以对人的身体各个部位进行建模和跟踪，以实现对人体姿态的识别和分析。人体姿态估计通常涉及到建立关键点模型，即对人体各个部位进行定位和识别，并根据关键点之间的相对位置和运动轨迹来判断人体的姿态。
在人体姿态估计中，主要采用深度学习技术来建立关键点模型。该模型通常由多个卷积神经网络组成，可以对人体图像进行高精度的定位和识别。具体而言，人体姿态估计模型将输入的图像分解为若干个关键点，每个关键点代表人体的一个部位，例如头、肩、胳膊、手、腿等。然后，模型会根据这些关键点的位置信息来预测人体的姿态。
在实现人体姿态估计时，关键点模型的训练和优化非常重要。通常需要使用大量的人体图像数据集进行训练，并通过多次验证和调整来提高模型的准确性和鲁棒性。此外，还需要考虑到人体姿态的多样性和复杂性，以确保模型可以适应各种不同的姿态和动作。
一旦得到了人体的关键点信息，就可以进一步对人体姿态进行分析和识别。例如，可以通过比较不同姿态之间的差异来判断人体的活动状态，例如行走、跑步、跳跃等。此外，关键点信息还可以用于实现更高级的功能，例如人体动作捕捉、人机交互和虚拟现实等。
总之，人体姿态估计是一种重要的计算机视觉技术，它可以对人体各个部位进行建模和跟踪，以实现对人体姿态的识别和分析。通过建立关键点模型，可以准确地定位和识别人体的各个部位，并进一步利用这些信息实现姿态的分类、交互和控制等功能。
效果图如下
人脸识别
在人脸识别中，使用236个关键点可以精确地捕捉人脸的细微特征。
通过这些关键点，可以提取出人脸的各种信息，例如面部表情、眼睛、鼻子、嘴巴的位置和形状等。人脸识别技术可以根据这些信息来进行身份验证、表情分析、年龄性别识别、人脸美化等应用。
具体而言，人脸识别技术首先需要对输入的图像或视频进行预处理，包括人脸检测和关键点定位。人脸检测算法会在图像中寻找人脸区域，并将其提取出来。然后，关键点定位算法会对每张人脸进行进一步的细节定位，确定关键点的位置。
一旦获得了人脸的关键点位置，就可以运用深度学习算法进行人脸识别。这通常涉及到将关键点特征转换为向量表示，再通过计算向量之间的距离或相似度来判断是否为同一个人脸。这种基于关键点的人脸识别方法具有较高的准确性和鲁棒性，可以应用于人脸解锁、人脸支付等场景。
此外，根据人脸关键点的位置，还可以进行更多的分析和处理。例如，可以通过分析眼睛关键点的位置来检测瞳孔的大小和方向，进一步判断人的视线方向。同时，还可以通过分析嘴巴关键点的形状和运动来实现面部表情分析。
总结起来，人脸识别技术利用236个关键点可以捕捉人脸的细小特征，并通过深度学习算法实现人脸的精确识别。这种技术可以应用于身份验证、表情分析、年龄性别识别等领域，具有广泛的应用前景。
对于这些识别大家一定不陌生，支付宝的人脸识别就是其中之一，其模型会更加精妙。除此之外，对于人肢体识别在人机同步运动中非常有用。手势识别搭建的虚拟鼠标可以在大屏中使用，接下里一步步进行代码讲解。
