基于OpenCV的实眼控制鼠标 格力商城官网

股票行情  2021-03-06 00:21:50

原标题:基于OpenCV的眼控鼠标

如何用眼睛控制鼠标?一种基于机器学习的单前视角眼睛姿态估计方法。在这个项目中,每次我们点击鼠标,我们都会编写代码来裁剪你的眼睛图像。利用这些数据,我们可以逆向训练模型,从你的眼睛预测鼠标位置。在开始项目之前,我们需要引入第三方库。

#用于监控网络摄像头和执行图像缩小 importcv2 #用于执行阵列操作 importnumpy asnp #用于创建和删除目录 importos importshutil #用于识别和执行鼠标按压操作 frompynput.mouse importListener 首先,我们来看看Pynput的Listener是如何工作的。Pynput.mouse.Listener创建一个背景线程,记录鼠标移动和鼠标点击。这是一个简化的代码,当你按下鼠标时,它会打印出鼠标的坐标:

frompynput.mouse 导入侦听器 defon_click(x,y,按钮,按下): """ 参数: x:鼠标的x坐标 y:鼠标的y坐标 按钮:1或0,取决于右键单击或左键单击 按下:1或0,无论鼠标是按下还是释放 """ 如果按下: 打印(x,y) 用Listener(on_click = on_click)作为Listener: listener.join 现在,为了实现我们的目标,让我们扩展这个框架。然而,我们首先需要编写裁剪眼睛包围盒的代码。稍后我们将在on_click函数中调用这个函数。我们使用哈尔级联目标检测来确定用户眼睛的边界框。您可以在此下载检测器文件。让我们做一个简单的演示来展示它是如何工作的:

importcv2 #加载级联分类器检测对象 cascade= cv2。卡斯卡德分类器(" haarcascade _ eye.xml ") #打开网络摄像头 视频捕获= cv2。视频捕获(0) #从网络摄像头读取数据(获取帧) _,frame = video_capture.read #将图像转换为灰度 gray= cv2.cvtColor(框架,cv2。颜色_ BGR 2灰色) #预测眼睛的边界框 box = cascade . detect多尺度(灰色,1.3,10) #过滤掉从错误角度拍摄的图像 #我们想确保两只眼睛都被检测到,其他什么都没有 iflen(box)= 2: 眼睛=

级联分类器非常准确,到目前为止,我的数据目录中没有看到任何错误。现在,让我们编写代码来训练神经网络,以预测给定眼睛图像的鼠标位置。

导入numpy作为NP导入器导入cv 2从tensorflow.keras.models导入*从tensorflow.keras.layers导入*从tensorflow . keras . optimizer导入*现在,让我们添加级联分类器:

Cascade = cv2.cascade分类器(" Haar cascade _ eye . XML ")video _ capture = cv2 . video capture(0)归一化:

Defnormalize (x): minn,maxx = x.min,x.maxreturn (x-minn)/(maxx-minn)捕捉眼睛:

defscan(image_size=(32,32)):_,frame = video _ capture . read gray = cv2 . CVT color(frame,cv2)。COLOR _ bgr 2 gray)box = cascade . detectmulticaly(gray,1.3,10)if len(box)= 2:eyes =

接下来的任务是训练模型。我们将向图像数据添加一些噪声:

Epochs = 200对于epoch范围内的epoch(epoch):model . fit(x,y,batch _ size = 32)现在让我们使用我们的模型来实时移动鼠标。请注意,这需要大量数据才能正常工作。但是,作为概念证明,你会注意到实际上只有200个图像,而且它确实将鼠标移动到了你想看的大致区域。当然,除非你有更多的数据,否则是不可控的。

而true:eyes = scanifnoteys为none: eyes = NP。expand _ dims(眼睛/255.0,轴= 0) x,y =模型。预测(眼睛)[0] pyautogui。移动到(x *宽度,y *高度)这是一个概念证明的例子请注意,在这个屏幕记录之前,我们只训练了少量的数据。这是我们的鼠标根据眼睛自动移动到终端应用窗口的视频。我说过,很容易,因为数据很少。随着数据越来越多,预计它将足够稳定,以更高的特异性进行控制。只有几百张图片,你只能把它们移到你凝视的整个区域。此外,如果在整个数据采集过程中,没有在屏幕的特定区域(如边缘)拍摄任何图像,模型不太可能在该区域做出预测。

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