# HandTracking

**Repository Path**: null7916/hand-tracking

## Basic Information

- **Project Name**: HandTracking
- **Description**: 一个python小项目引用了OpenCV，实现摄像头识别手势控制电脑鼠标
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-09-25
- **Last Updated**: 2025-10-28

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 手势追踪控制鼠标项目

这是一个基于手势识别来控制鼠标的 Python 项目，通过摄像头捕捉手势动作，实现鼠标的移动、点击和滚动等基本操作。

## 功能特性

- **手势识别**：通过手部关键点检测，识别手指状态和手势动作。
- **鼠标控制**：将手势映射为鼠标操作，包括移动、点击、释放和滚动。
- **模式切换**：支持动态切换手势识别模式，提升交互灵活性。
- **可视化标记**：在图像上标记关键手指位置，便于调试和展示。

## 主要方法

- `__init__()`：初始化摄像头和手部检测模型。
- `is_finger_straight()`：判断指定手指是否伸直。
- `calculate_distance()`：计算两个关键点之间的距离。
- `mark_finger()`：在图像上标记指定手指的关键点。
- `map_coordinates()`：将手势坐标映射到屏幕坐标。
- `update_mode()`：更新手势识别模式。
- `release_all_buttons()`：释放所有鼠标按键。
- `handle_scroll()`：根据手势方向执行滚动操作。
- `process_frame()`：处理每一帧图像，执行手势识别和鼠标控制逻辑。
- `run()`：启动主循环，实时处理摄像头输入并执行手势控制。

## 使用说明

1. 安装依赖库（如 OpenCV、MediaPipe 等）。
2. 运行 `handTracking.py` 脚本，启动手势控制程序。
3. 通过手势操作控制鼠标，无需额外硬件设备。

## 注意事项

- 确保摄像头正常工作，并在光线充足的环境下使用。
- 可根据需要调整手势识别的灵敏度和映射逻辑。

## 开源许可

本项目遵循 MIT 许可协议。有关详细信息，请参阅项目根目录下的 `LICENSE` 文件。