如何反转 python 中的光标移动?
How can I invert the cursor movement in python?
在此代码中,我使用 Python 2.7.13、OpenCV 2.4.13 和 PyAutoGUI 0.9.36。 objective是根据面部移动来移动光标,但是光标移动是反的。例如,如果我的脸向右,光标将向左移动,如果我的脸向左,光标将向右移动。另外,我想让光标在我的电脑的整个屏幕上左右移动,它的大小是x=1920,y=1080。
该计划的目的是表明可以通过一种新的方式获得更多的独立性和活动性,从而使四肢瘫痪的人能够进行简单的活动,而这些活动是数百万人日常活动的一部分个人,例如打开和关闭灯以及打开和关闭电视。
import cv2
import pyautogui
faceCascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
video_capture = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# Capture frame-by-frame
ret, frame = video_capture.read()
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = faceCascade.detectMultiScale(
gray,
scaleFactor=1.3,
minNeighbors=5,
minSize=(80, 80),
flags=cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
)
#print 'faces: ', faces
# Draw a rectangle around the faces
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 3)
#width, height = pyautogui.size()
#cursorx, cursory = pyautogui.position()
#posx = width - cursorx
#posy = cursory
pyautogui.moveTo(x+w, y+h)
# Display the resulting frame
#cv2.imshow('Video', frame)
rimg = cv2.flip(frame,1) #invert the object frame
cv2.imshow("vertical flip", rimg)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# When everything is done, release the capture
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()
如果您知道屏幕尺寸,只需从屏幕尺寸中减去您现在拥有的尺寸即可得到另一侧的光标。
例如:
pyautogui.moveTo(1920 - (x+w), 1080 - (y+h))
如果 x+w 使您的屏幕位置为 2(屏幕左侧),它现在将为您提供屏幕位置 1918(屏幕右侧)
你做的真好。
要仅修复鼠标移动,您可以从屏幕尺寸中减去 x,y 移动。但是然后将它跨越到整个屏幕
pyautogui.moveTo(x,y) 会非常不准确且嘈杂。为了更顺畅,您可以使用
pyautogui.moveRel(None, steps)
话虽如此,如果您首先使用面部级联,则很难为相应的鼠标运动移动面部。我会说使用像左倾斜或右倾斜这样的面部方向会更好。
在下面的代码中,我将眼级联用于左右运动。因此,稍微倾斜脸部就足以进行运动。我在 OpenCV 3.2 上工作,因此如果需要,请根据您的版本进行必要的更改。
代码
import numpy as np
import cv2
import pyautogui
right = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_righteye_2splits.xml')
left = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_lefteye_2splits.xml')
smile = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_smile.xml')
cam=cv2.VideoCapture(0)
blank=np.zeros((480,848,3),dtype=np.uint8) # Change this correctly to size of your image frame
fix=0
print "press y to set reference box for y motion" #set a reference initially for y motion
while(cam.isOpened()):
ret,img = cam.read()
r=0
l=0
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
r_eye= right.detectMultiScale(gray, 1.9, 9)
l_eye= left.detectMultiScale(gray, 1.9, 9) #Change these values according to face distance from screen
for (rx,ry,rw,rh) in r_eye:
cv2.rectangle(img,(rx,ry),(rx+rw,ry+rh),(255,255,0),2)
r_c=(rx+rw/2,ry+rh/2)
r=1
for (lx,ly,lw,lh) in l_eye:
cv2.rectangle(img,(lx,ly),(lx+lw,ly+lh),(0,255,255),2)
l_c=(lx+lw/2,ly+lh/2)
l=1
if(r*l):
if(l_c[0]-r_c[0]>50):
cv2.line(img,r_c,l_c,(0,0,255),4)
mid=((r_c[0]+l_c[0])/2,(r_c[1]+l_c[1])/2)
cv2.circle(img,mid,2,(85,25,100),2)
if(fix==1): # Change this part of code according to what you want
# for motion along y direction
if( mid[1]<one[1]):
pyautogui.moveRel(None, -15)
if(mid[1]>two[1]):
pyautogui.moveRel(None, 15)
if(cv2.waitKey(1))== ord('y'):
blank=np.zeros_like(img)
one=(mid[0]-60,r_c[1]-7) # Change the Value 60,7 to change box dimentions
two=(mid[0]+60,l_c[1]+7) # Change the Value 60,7 to change box dimentions
cv2.rectangle(blank,one,two,(50,95,100),2)
fix=1
elif(r) : pyautogui.moveRel(-30, None) # Change the Value and Sign to change speed and direction
elif (l): pyautogui.moveRel(30, None) # Change the Value and Sign to change speed and direction
img=cv2.bitwise_or(img,blank)
cv2.imshow('img',img)
if(cv2.waitKey(1))==27:break
cv2.destroyAllWindows()
在代码中,需要按y设置一个框供y运动参考。开箱即用双眼会动
我们可以为鼠标点击添加微笑级联,但目前这不太准确且速度较慢。需要找出更好的选择,例如点击眼睛或其他东西。
这是使事情正常进行的非常基本的代码。在神经网络中标记面部表情可能会好很多,但速度也是一个因素。
对于垂直方向,只需将您的坐标乘以 (*) -1 inverse_y = current_y * -1
对于水平你必须知道屏幕的宽度,然后 inverse_x = width - current_x
在此代码中,我使用 Python 2.7.13、OpenCV 2.4.13 和 PyAutoGUI 0.9.36。 objective是根据面部移动来移动光标,但是光标移动是反的。例如,如果我的脸向右,光标将向左移动,如果我的脸向左,光标将向右移动。另外,我想让光标在我的电脑的整个屏幕上左右移动,它的大小是x=1920,y=1080。
该计划的目的是表明可以通过一种新的方式获得更多的独立性和活动性,从而使四肢瘫痪的人能够进行简单的活动,而这些活动是数百万人日常活动的一部分个人,例如打开和关闭灯以及打开和关闭电视。
import cv2
import pyautogui
faceCascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
video_capture = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# Capture frame-by-frame
ret, frame = video_capture.read()
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = faceCascade.detectMultiScale(
gray,
scaleFactor=1.3,
minNeighbors=5,
minSize=(80, 80),
flags=cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
)
#print 'faces: ', faces
# Draw a rectangle around the faces
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 3)
#width, height = pyautogui.size()
#cursorx, cursory = pyautogui.position()
#posx = width - cursorx
#posy = cursory
pyautogui.moveTo(x+w, y+h)
# Display the resulting frame
#cv2.imshow('Video', frame)
rimg = cv2.flip(frame,1) #invert the object frame
cv2.imshow("vertical flip", rimg)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# When everything is done, release the capture
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()
如果您知道屏幕尺寸,只需从屏幕尺寸中减去您现在拥有的尺寸即可得到另一侧的光标。 例如:
pyautogui.moveTo(1920 - (x+w), 1080 - (y+h))
如果 x+w 使您的屏幕位置为 2(屏幕左侧),它现在将为您提供屏幕位置 1918(屏幕右侧)
你做的真好。
要仅修复鼠标移动,您可以从屏幕尺寸中减去 x,y 移动。但是然后将它跨越到整个屏幕 pyautogui.moveTo(x,y) 会非常不准确且嘈杂。为了更顺畅,您可以使用
pyautogui.moveRel(None, steps)
话虽如此,如果您首先使用面部级联,则很难为相应的鼠标运动移动面部。我会说使用像左倾斜或右倾斜这样的面部方向会更好。
在下面的代码中,我将眼级联用于左右运动。因此,稍微倾斜脸部就足以进行运动。我在 OpenCV 3.2 上工作,因此如果需要,请根据您的版本进行必要的更改。
代码
import numpy as np
import cv2
import pyautogui
right = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_righteye_2splits.xml')
left = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_lefteye_2splits.xml')
smile = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_smile.xml')
cam=cv2.VideoCapture(0)
blank=np.zeros((480,848,3),dtype=np.uint8) # Change this correctly to size of your image frame
fix=0
print "press y to set reference box for y motion" #set a reference initially for y motion
while(cam.isOpened()):
ret,img = cam.read()
r=0
l=0
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
r_eye= right.detectMultiScale(gray, 1.9, 9)
l_eye= left.detectMultiScale(gray, 1.9, 9) #Change these values according to face distance from screen
for (rx,ry,rw,rh) in r_eye:
cv2.rectangle(img,(rx,ry),(rx+rw,ry+rh),(255,255,0),2)
r_c=(rx+rw/2,ry+rh/2)
r=1
for (lx,ly,lw,lh) in l_eye:
cv2.rectangle(img,(lx,ly),(lx+lw,ly+lh),(0,255,255),2)
l_c=(lx+lw/2,ly+lh/2)
l=1
if(r*l):
if(l_c[0]-r_c[0]>50):
cv2.line(img,r_c,l_c,(0,0,255),4)
mid=((r_c[0]+l_c[0])/2,(r_c[1]+l_c[1])/2)
cv2.circle(img,mid,2,(85,25,100),2)
if(fix==1): # Change this part of code according to what you want
# for motion along y direction
if( mid[1]<one[1]):
pyautogui.moveRel(None, -15)
if(mid[1]>two[1]):
pyautogui.moveRel(None, 15)
if(cv2.waitKey(1))== ord('y'):
blank=np.zeros_like(img)
one=(mid[0]-60,r_c[1]-7) # Change the Value 60,7 to change box dimentions
two=(mid[0]+60,l_c[1]+7) # Change the Value 60,7 to change box dimentions
cv2.rectangle(blank,one,two,(50,95,100),2)
fix=1
elif(r) : pyautogui.moveRel(-30, None) # Change the Value and Sign to change speed and direction
elif (l): pyautogui.moveRel(30, None) # Change the Value and Sign to change speed and direction
img=cv2.bitwise_or(img,blank)
cv2.imshow('img',img)
if(cv2.waitKey(1))==27:break
cv2.destroyAllWindows()
在代码中,需要按y设置一个框供y运动参考。开箱即用双眼会动
我们可以为鼠标点击添加微笑级联,但目前这不太准确且速度较慢。需要找出更好的选择,例如点击眼睛或其他东西。
这是使事情正常进行的非常基本的代码。在神经网络中标记面部表情可能会好很多,但速度也是一个因素。
对于垂直方向,只需将您的坐标乘以 (*) -1 inverse_y = current_y * -1
对于水平你必须知道屏幕的宽度,然后 inverse_x = width - current_x