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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
人工智能算法python程序运行环境安装步骤整理_本地ai 运行 python-CSDN博客
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 hand
for handLms in self.results.multi_hand_landmarks:
if draw:
self.mpDraw.draw_landmarks(img,handLms,self.mpHands.HAND_CONNECTIONS)
return img
def 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.shape
cx,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_0075.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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