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Opencv实现眼睛控制鼠标的实践

以下是关于“Opencv 实现眼睛控制鼠标的实践”的完整攻略,其中包含两个示例说明。

示例1:使用 Opencv 实现眼睛检测

步骤1:导入必要库

在使用 Opencv 实现眼睛控制鼠标之前,我们需要导入一些必要的库,包括cv2numpy

import cv2
import numpy as np

步骤2:加载分类器

加载眼睛分类器。

eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')

步骤3:打开摄像头

打开摄像头并开始捕获视频。

cap = cv2.VideoCapture(0)

步骤4:检测眼睛

使用分类器检测眼睛。

while True:
    ret, img = cap.read()
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    eyes = eye_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
    for (ex, ey, ew, eh) in eyes:
        cv2.rectangle(img, (ex, ey), (ex+ew, ey+eh), (0, 255, 0), 2)
    cv2.imshow('img', img)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

步骤5:关闭摄像头

使用以下命令关闭摄像头。

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

步骤6:结果分析

通过以上步骤,我们可以使用 Opencv 实现眼睛检测,并成功地输出了结果。

示例2:使用 Opencv 实现眼睛控制鼠标

步骤1:导入必要库

在使用 Opencv 实现眼睛控制鼠标之前,我们需要导入一些必要的库,包括cv2numpypyautogui

import cv2
import numpy as np
import pyautogui

步骤2:加载分类器

加载眼睛分类器。

eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')

步骤3:打开摄像头

打开摄像头并开始捕获视频。

cap = cv2.VideoCapture(0)

步骤4:检测眼睛并控制鼠标

使用分类器检测眼睛,并根据眼睛的位置控制鼠标。

while True:
    ret, img = cap.read()
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    eyes = eye_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
    for (ex, ey, ew, eh) in eyes:
        cv2.rectangle(img, (ex, ey), (ex+ew, ey+eh), (0, 255, 0), 2)
        x = ex + ew / 2
        y = ey + eh / 2
        pyautogui.moveTo(x, y)
    cv2.imshow('img', img)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

步骤5:关闭摄像头

使用以下命令关闭摄像头。

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

步骤6:结果分析

通过以上步骤,我们可以使用 Opencv 实现眼睛控制鼠标,并成功地输出了结果。

本文链接:http://task.lmcjl.com/news/5220.html

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