Python 基于 AI 手势的虚拟方块拖拽

在计算机交互领域，手势识别技术正逐渐崭露头角，为用户带来更加自然、便捷的操作体验。今天，我们就来探讨如何利用 Python 结合 OpenCV 和 MediaPipe 库实现基于 AI 手势的虚拟方块拖拽功能，让你的电脑操作增添一份科技感！

一、技术原理

实现这一功能主要依赖于 OpenCV 和 MediaPipe 两个强大的库。OpenCV 是一个广泛应用于计算机视觉领域的开源库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，在读取摄像头画面、图像格式转换以及绘制图形等方面发挥着重要作用。MediaPipe 则专注于解决多模态感知问题，其手部追踪模块能够精准地检测出手部的关键点坐标，这为我们识别手势提供了关键数据支持。

在代码中，通过 MediaPipe 的手部追踪功能获取手部关键点坐标，然后计算食指和中指之间的距离。当距离小于特定阈值时，判断食指是否在方块区域内。若在方块区域内，则记录食指相对于方块的偏移量，之后根据食指的移动实时更新方块的位置，从而实现虚拟拖拽效果。

二、代码实现

import cv2  # 导入 OpenCV 库，用于图像处理
import mediapipe as mp   # 导入 MediaPipe 库，用于手部姿势检测
import math  # 导入 math 库，用于数学计算
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils  # 导入 MediaPipe 中的绘图工具
mp_drawing_styles = mp.solutions.drawing_styles  # 导入 MediaPipe 中的绘图风格
mp_hands = mp.solutions.hands  # 获取手部信息 # 导入 MediaPipe 中的手部追踪模块
# 配置手部追踪器
hands = mp_hands.Hands(
    model_complexity=0,  # 设置手部追踪模型的复杂度为 0（最轻量级）
    min_

作者：eof( )