在Python中使用手部检测进行汽车驾驶
在这个项目中，我们将演示如何通过检测方向盘上的手势来驾驶汽车。假设要求是这样的——
- 如果驾驶员想启动汽车，请将双手放在方向盘上。
- 如果有人没有手放在方向盘上，这意味着汽车的刹车将缓慢地应用。
- 如果检测到一只手放在方向盘上，这意味着出于安全目的，他/她可以将汽车驾驶到一定的极限。
- 如果有人双手放在方向盘上，这意味着他/她可以以任何速度驾驶，因为根据我们的系统，您是安全的，并且可以用双手安全地操作汽车。
对于这个项目，我们需要导入两个Python库，即OpenCV和numpy 。如何安装这两个库。
1) pip install opencv-python
2) pip install numpy
下面是实现：
代码#1：
import cv2
import numpy as np
cap = cv2.VideoCapture(0)
hand_cascade = cv2.CascadeClassifier('hand.xml')
解释 ：
我们已经导入了两个名为opencv和numpy的库。然后在下一行中，我们使用 opencv 的函数VideoCapture(0)并将参数作为 0 传递，因为您的笔记本电脑网络摄像头支持端口 0 来使用摄像头。现在，使用函数CascadeClassifier('hand.xml')并将 xml 文件作为参数传递。将hand.xml文件存储在与Python文件相同的目录中。代码#2：
count = 0
while(True):
ret, frame = cap.read()
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
hands = hand_cascade.detectMultiScale(gray, 1.5, 2)
contour = hands
contour = np.array(contour)
if count==0:
if len(contour)==2:
cv2.putText(img=frame, text='Your engine started',
org=(int(100 / 2 - 20), int(100 / 2)),
fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX,
fontScale=1, color=(0, 255, 0))
for (x, y, w, h) in hands:
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
count += 1
if count>0:
if len(contour)>=2:
cv2.putText(img=frame, text='You can take your car on long drive',
org=(int(100 / 2 - 20), int(100 / 2)),
fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX,
fontScale=1, color=(255, 0, 0))
for (x, y, w, h) in hands:
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
elif len(contour)==1:
cv2.putText(img=frame, text='You can speed upto 80km/h',
org=(int(100 / 2 - 20), int(100 / 2)),
fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX,
fontScale=1, color=(0, 255, 0))
for (x, y, w, h) in hands:
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
elif len(contour)==0:
cv2.putText(img=frame, text='Brake is applied slowly',
org=(int(100 / 2 - 20), int(100 / 2)),
fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX,
fontScale=1, color=(0, 0, 255))
count += 1
cv2.imshow('Driver_frame', frame)
k = cv2.waitKey(30) & 0xff
if k == 27:
break
输出 ： 
解释 ：
在此代码部分中，我们使用可以帮助我们启动汽车引擎的计数器，在汽车启动后，我们使用方向盘上的轮廓计数。
项目的 GitHub 链接 –点击这里