大家好，今天和各位分享一下如何使用 mediapipe+opencv 制作桌上冰球的交互式小游戏。先放张图看效果。
规则如下：左手控制白色球拍；右手控制紫色球拍；球拍只能上下移动；红色圆形就是冰球；球碰撞到上下两侧的蓝色边框，和两侧的球拍就会反弹；如果球进入了黄色区域，游戏结束；下面的粉色计数板，记录左右两侧各击球多少次。
21个手部关键点坐标如下：
开始之前，先准备球桌的图片，球的图片，球拍的图片。我是用PPT画的图，球和球拍的图片一定要保存成 .png 格式的。放在同一个文件夹中以备读取。
（1） cvzone.HandTrackingModule.HandDetector()手部关键点检测方法
参数：
mode： 默认为 False，将输入图像视为视频流。它将尝试在第一个输入图像中检测手，并在成功检测后进一步定位手的坐标。在随后的图像中，一旦检测到所有 maxHands 手并定位了相应的手的坐标，它就会跟踪这些坐标，而不会调用另一个检测，直到它失去对任何一只手的跟踪。这减少了延迟，非常适合处理视频帧。如果设置为 True，则在每个输入图像上运行手部检测，用于处理一批静态的、可能不相关的图像。
maxHands： 最多检测几只手，默认为 2
detectionCon： 手部检测模型的最小置信值（0-1之间），超过阈值则检测成功。默认为 0.5
minTrackingCon： 坐标跟踪模型的最小置信值 (0-1之间)，用于将手部坐标视为成功跟踪，不成功则在下一个输入图像上自动调用手部检测。将其设置为更高的值可以提高解决方案的稳健性，但代价是更高的延迟。如果 mode 为 True，则忽略这个参数，手部检测将在每个图像上运行。默认为 0.5
它的参数和返回值类似于官方函数 mediapipe.solutions.hands.Hands()
MULTI_HAND_LANDMARKS： 被检测/跟踪的手的集合，其中每只手被表示为21个手部地标的列表，每个地标由x, y, z组成。
MULTI_HANDEDNESS： 被检测/追踪的手是左手还是右手的集合。每只手由label(标签)和score(分数)组成。 label 是 'Left' 或 'Right' 值的字符串。 score 是预测左右手的估计概率。
（2）cvzone.HandTrackingModule.HandDetector.findHands() 找到手部关键点并绘图
参数：
img： 需要检测关键点的帧图像，格式为BGR
draw： 是否需要在原图像上绘制关键点及识别框
flipType： 图像是否需要翻转，当视频图像和我们自己不是镜像关系时，设为True就可以了
返回值：
hands： 检测到的手部信息，由0或1或2个字典组成的列表。如果检测到两只手就是由两个字典组成的列表。字典中包含：21个关键点坐标(x,y,z)，检测框左上坐标及其宽高，检测框中心点坐标，检测出是哪一只手。
img： 返回绘制了关键点及连线后的图像
（3）cv2.addWeighted()图像融合
将两张图像按一定比例融合在一起，需要两张图像的size和通道数相同
两张图像按一定比例融合： cv2.addWeighted(图像1, 权重1, 图像2, 权重2, 亮度偏置)
相当于 y = a x1 + b x2 + c，其中 a、b 代表权重，c 代表亮度上提亮多少
2.2 代码展示首先 cv2.imread() 中的参数 cv2.IMREAD_UNCHANGED 是指用图片的原来格式打开，包含Alpha通道。即以不改变图片的方式打开，图片是彩色那么读进来就是彩色，图片是灰度图那么读进来就是灰度图，读进来的图片的shape如下：
该部分代码主要负责手部关键点检测，融合背景图像和视频帧图像
import cv2import cvzonefrom cvzone.HandTrackingModule import HandDetector # 导入手部检测模块#（1）捕获摄像头cap = cv2.VideoCapture(0) # 0代表电脑自带的摄像头cap.set(3, 1280) # 读入的图像的宽cap.set(4, 720)# 读入的图像的高#（2）文件配置# 导入所有需要对图片文件imgDesk = cv2.imread('games/desk.jpg') # 球桌的图片imgBall = cv2.imread('games/ball.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED) # 球的图片imgBlock1 = cv2.imread('games/block1', cv2.IMREAD_UNCHANGED) # 球拍的图片imgBlock2 = cv2.imread('games/block2', cv2.IMREAD_UNCHANGED) # 球拍的图片# 调整球桌图片的sizeimgDesk = cv2.resize(imgDesk, dsize=(1280,720))#（3）参数设置# 接收手部关键点识别的方法，最小手部检测模块置信度0.8，最多检测2只手detector = HandDetector(detectionCon=0.8, maxHands=2)#（4）处理帧图像while True:# 返回是否读取成功，以及读取后的帧图像success, img = cap.read() # 每次执行读取一帧# 图片翻转呈镜像关系，1代表左右翻转，0代表上下翻转img = cv2.flip(img, flipCode=1)# 手部关键点检测，返回每个只手的信息和绘制后的图像hands, img = detector.findHands(img, flipType=False) # 上面翻转过了这里就不用翻转了# 将球桌图片和视频帧图像融合在一起, 两张图的shape要相同# 给出每张图片的融合权重, 亮度偏置为0，这样就变成了半透明的显示形式img = cv2.addWeighted(img, 0.3, imgDesk, 0.7, 0)#（5）添加桌球的图片，将imgBall放在球桌img的指定坐标位置img = cvzone.overlayPNG(img, imgBall, (100,100))# 图像展示cv2.imshow('img', img)# 每帧滞留1ms后消失k = cv2.waitKey(1)# ESC键退出程序if k & 0XFF==27:break# 释放视频资源cap.release()cv2.destroyAllWindows()效果图如下：
这部分主要完成两项工作，第一是左右手分别控制左侧和右侧的球拍，第二个是球以一定的速度移动。
（1）控制球拍
hand['bbox'] 中包含了手部检测框的左上角坐标和检测框的宽高，使用手掌中心点的 y 坐标来控制球拍的上下移动。由于两个球拍的shape是相同的，因此只要获取一个球拍的高度 h1 即可。使用掌心中点 y 坐标控制球拍中点的 y1 坐标，公式为：y1 = (y + h) // 2 - h1 // 2
接着使用 cvzone.overlayPNG() 就可以将球拍图片覆盖在原图片的指定区域，其中坐标参数是指覆盖区域的左上角坐标。固定横坐标，只上下移动。
（2）球移动
首先要规定球的移动速度 speedx, speedy = 10, 10 代表球每一帧沿x轴正方向移动10个像素，沿y轴正方向移动10个像素，那么球的初始合速度方向是沿图片的正右下角移动
如果球碰撞到了球桌的上下边框，就反弹。speedy = -speedy。代表x方向每帧移动的步长不变，y方向每帧移动的方向反转，即入射角等于出射角。
3.2 代码展示在上述代码中补充
import cv2import cvzoneimport numpy as npfrom cvzone.HandTrackingModule import HandDetector # 导入手部检测模块#（1）捕获摄像头cap = cv2.VideoCapture(0) # 0代表电脑自带的摄像头cap.set(3, 1280) # 读入的图像的宽cap.set(4, 720)# 读入的图像的高#（2）文件配置# 导入所有需要对图片文件imgDesk = cv2.imread('games/desk.jpg') # 球桌的图片imgBall = cv2.imread('games/ball.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED) # 球的图片imgBlock1 = cv2.imread('games/block1.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED) # 球拍的图片imgBlock2 = cv2.imread('games/block2.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED) # 球拍的图片# 调整球桌图片的sizeimgDesk = cv2.resize(imgDesk, dsize=(1280,720))# 调整球拍的sizeimgBlock1 = cv2.resize(imgBlock1, dsize=(50,200))imgBlock2 = cv2.resize(imgBlock2, dsize=(50,200))#（3）参数设置# 接收手部关键点识别的方法，最小手部检测模块置信度0.8，最多检测2只手detector = HandDetector(detectionCon=0.8, maxHands=2)# 球的默认位置ballpos = [100, 100]# 球的移动速度，每帧15个像素speedx, speedy = 10, 10#（4）处理帧图像while True:# 返回是否读取成功，以及读取后的帧图像success, img = cap.read() # 每次执行读取一帧# 图片翻转呈镜像关系，1代表左右翻转，0代表上下翻转img = cv2.flip(img, flipCode=1)# 手部关键点检测，返回每个只手的信息和绘制后的图像hands, img = detector.findHands(img, flipType=False) # 上面翻转过了这里就不用翻转了# 将球桌图片和视频帧图像融合在一起, 两张图的shape要相同# 给出每张图片的融合权重, 亮度偏置为0，这样就变成了半透明的显示形式img = cv2.addWeighted(img, 0.4, imgDesk, 0.6, 0)#（5）处理手部关键点，如果检测到手了就进行下一步if hands:# 遍历每检测的2只手，获取每一只手的坐标for hand in hands:# 获取手部检测框的左上坐标xy，宽高whx, y, w, h = hand['bbox']# 获取球拍的宽高h1, w1 = imgBlock1.shape[0:2]# 球拍的中心y坐标，随着掌心移动y1 = (y + h) // 2 - h1 // 2# 如果检测到了左手if hand['type'] == 'Left':# 左侧的球拍x轴固定,y坐标随左手掌间中点移动img = cvzone.overlayPNG(img, imgBlock1, (55,y1))# 如果检测到了右手if hand['type'] == 'Right':# 右侧的球拍x轴固定,y坐标随右手掌间中点移动img = cvzone.overlayPNG(img, imgBlock2, (1280-55,y1))#（6）改变球的位置# 如果球的y坐标在超出了桌面的上或下边框范围，调整移动方向if ballpos[1] >= 600 or ballpos[1] 1150，如果球图片的左上坐标的 x 坐标，在黄区边缘，整个程序退出。当然也可以做一个游戏结束界面，我之前的博文里也有介绍，我偷个懒不写了。（3）计数器
首先定义个变量初始化记录左右侧的击球次数 score = [0, 0]，如果有一侧的球拍击中球，那么对应该侧计数加一。
4.2 代码展示上面代码是掌心控制球拍，这里改成食指指尖控制球拍中点移动。
import cv2import cvzonefrom cvzone.HandTrackingModule import HandDetector # 导入手部检测模块#（1）捕获摄像头cap = cv2.VideoCapture(0) # 0代表电脑自带的摄像头cap.set(3, 1280) # 读入的图像的宽cap.set(4, 720)# 读入的图像的高#（2）文件配置# 导入所有需要对图片文件imgDesk = cv2.imread('games/desk.jpg') # 球桌的图片imgBall = cv2.imread('games/ball.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED) # 球的图片imgBlock1 = cv2.imread('games/block1.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED) # 球拍的图片imgBlock2 = cv2.imread('games/block2.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED) # 球拍的图片# 调整球桌图片的sizeimgDesk = cv2.resize(imgDesk, dsize=(1280,720))# 调整球拍的sizeimgBlock1 = cv2.resize(imgBlock1, dsize=(50,200))imgBlock2 = cv2.resize(imgBlock2, dsize=(50,200))#（3）参数设置# 接收手部关键点识别的方法，最小手部检测模块置信度0.8，最多检测2只手detector = HandDetector(detectionCon=0.8, maxHands=2)# 球的默认位置ballpos = [100, 100]# 球的移动速度，每帧15个像素speedx, speedy = 10, 10# 记录是否游戏结束gameover = False# 记录左右的击球数score = [0, 0]#（4）处理帧图像while True:# 返回是否读取成功，以及读取后的帧图像success, img = cap.read() # 每次执行读取一帧# 图片翻转呈镜像关系，1代表左右翻转，0代表上下翻转img = cv2.flip(img, flipCode=1)# 手部关键点检测，返回每个只手的信息和绘制后的图像hands, img = detector.findHands(img, flipType=False) # 上面翻转过了这里就不用翻转了# 将球桌图片和视频帧图像融合在一起, 两张图的shape要相同# 给出每张图片的融合权重, 亮度偏置为0，这样就变成了半透明的显示形式img = cv2.addWeighted(img, 0.4, imgDesk, 0.6, 0)#（5）处理手部关键点，如果检测到手了就进行下一步if hands:# 遍历每检测的2只手，获取每一只手的坐标for hand in hands:# 获取食指坐标(x,y,z)x, y, z = hand['lmList'][8]# 获取球拍的宽高h1, w1 = imgBlock1.shape[0:2]# 球拍的中心y坐标，随着掌心移动y1 = y - h1 // 2# 如果检测到了左手if hand['type'] == 'Left':# 左侧的球拍x轴固定,y坐标随左手掌间中点移动img = cvzone.overlayPNG(img, imgBlock1, (100,y1))# 检查球是否被左球拍击中, 球的xy坐标是否在球拍xy坐标附近if 100 < ballpos[0] < 100+w1 and y1 < ballpos[1] < y1+h1:# 满足条件代表球拍击中了，改变球的移动方向speedx = -speedx # x方向设为反方向# 得分加一score[0] += 1# 如果检测到了右手if hand['type'] == 'Right':# 右侧的球拍x轴固定,y坐标随右手掌间中点移动img = cvzone.overlayPNG(img, imgBlock2, (1150,y1))# 检查球是否被右球拍击中if 1050 < ballpos[0] < 1050+w1 and y1 < ballpos[1] < y1+h1:# 满足条件代表球拍击中了，改变球的移动方向speedx = -speedx # x方向设为反方向# 得分加一score[1] += 1#（6）检查球是否没接到，那么游戏结束if ballpos[0] < 50 or ballpos[0] > 1150:gameover = True# 游戏结束，画面就不动了if gameover is True:break# 游戏没结束就接下去执行else: #（7）调整球的坐标 # 如果球的y坐标在超出了桌面的上或下边框范围，调整移动方向 if ballpos[1] >= 600 or ballpos[1]