使用 Python 和 OpenCV 制作反應(yīng)游戲
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2024-04-19 10:20
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在本文中，將向你展示如何使用 OpenCV 在 Python 中制作一個(gè)反應(yīng)游戲，你可以動(dòng)手來玩。
你可能已經(jīng)熟悉 OpenCV，OpenCV 基本上允許進(jìn)行各種圖像處理。
你可以在下面的視頻中看到最終結(jié)果，并且可以在此處獲取文件：https://github.com/Goncalo-Chambel/ReactionGame
盡管這可能看起來很復(fù)雜（取決于你的專業(yè)知識），但在我們看來，這是一個(gè)相當(dāng)簡單但很有趣的項(xiàng)目。你基本上可以用 200 行代碼創(chuàng)建一個(gè)游戲（這代碼量很少了?。?。
我們將把任務(wù)分成幾個(gè)部分：設(shè)置+手部檢測、主要游戲機(jī)制、創(chuàng)建實(shí)際游戲和最后潤色。
第 1 步：設(shè)置 + 手部檢測
這個(gè)項(xiàng)目的主要目標(biāo)是創(chuàng)建一個(gè)反應(yīng)游戲，其中圓圈會隨機(jī)出現(xiàn)在屏幕上，你必須用你的手盡可能快地“觸摸”它們。
因此，第一個(gè)步驟是讓程序訪問你的網(wǎng)絡(luò)攝像頭。
為此，我們將使用 OpenCV 庫，為此我們只需添加一行import cv2。就這么簡單，但如果你還沒有安裝，你必須先安裝它。
在此處添加了此項(xiàng)目的要求：https://github.com/Goncalo-Chambel/ReactionGame/blob/main/requirements.txt
因此你可以通過在命令行中鍵入pip install -r requirements.txt來安裝所有這些要求。
cv2 庫有很多功能，但讓我們一步一步來。第一個(gè)目標(biāo)是告訴 Python 從網(wǎng)絡(luò)攝像頭讀取數(shù)據(jù)并將其顯示在屏幕上。這可以通過使用函數(shù)cv2.VideoCapture()來完成
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW)
現(xiàn)在cap變量包含對你的網(wǎng)絡(luò)攝像頭的引用。然后在我們的主文件中，我們可以創(chuàng)建一個(gè)無限循環(huán)，每次迭代都會顯示網(wǎng)絡(luò)攝像頭捕獲的當(dāng)前圖像。
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1280) # set width of window
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 720) # set height of window
while True:
ret, frame = cap.read()
cv2.imshow("Reaction Game", frame)
k = cv2.waitKey(1) & 0xFF
if k == ord('q'):
break
有了這幾行代碼，我們應(yīng)該有一個(gè)程序，這個(gè)程序可以簡單地打開一個(gè)新窗口（名為“反應(yīng)游戲”），大小為 1280 x 720 像素，帶有網(wǎng)絡(luò)攝像頭的視頻源。我還添加了最后幾行代碼，以便你可以關(guān)閉窗口并按“q”退出程序。
現(xiàn)在我們可以繼續(xù)檢測手了。創(chuàng)建一個(gè)算法來檢測視頻中的手是一項(xiàng)復(fù)雜的任務(wù)，但幸運(yùn)的是我們不必重新發(fā)明輪子。有一個(gè)非常好的庫可以為我們做這件事，叫做 CV Zone。
CV Zone 允許各種與對象檢測相關(guān)的項(xiàng)目，但我們主要對 HandDetector 模型感興趣。該模型使我們能夠獲得有關(guān)視頻中被跟蹤手的重要信息，例如它們的中心位置或邊界框。我們初始化模型的方式如下：
from cvzone.HandTrackingModule import HandDetector
detector = HandDetector(detectionCon=0.8, maxHands=2)
其中detectionCon是置信區(qū)間（從0到1），表明你希望模型跟蹤手的精度。更高的值意味著模型更確信被跟蹤的手就是手，但也可能使模型“錯(cuò)過手”，因?yàn)樗鼪]有信心相信它們是手。maxHands參數(shù)僅限制模型一次可以跟蹤的手的數(shù)量。
然后在我們的主循環(huán)中，我們只調(diào)用函數(shù)detector.findHands()來獲取有關(guān)被跟蹤手的信息。
while True:
ret, frame = cap.read()
hands, frame = detector.findHands(frame, flipType=False)
cv2.imshow("Reaction Game", frame)
輸出：
如你所見，該算法非常擅長跟蹤手部（包括手指位置）。請注意，根據(jù)你的規(guī)格，該程序可能看起來有點(diǎn)“不穩(wěn)定”。此外，根據(jù)你使用的相機(jī)，你可能不需要翻轉(zhuǎn)圖像，只需檢查標(biāo)簽“左手”是否真的對應(yīng)于你的左手。
最后，在屏幕上顯示所有這些信息可能會太混亂，因此我們可以告訴檢測器不要通過書寫來繪制這些信息
hands = detector.findHands(frame, flipType=False, draw=False)
請注意，當(dāng)我們包含參數(shù)draw=False時(shí)，detector僅返回手信息（與返回幀相反）。
第 2 步：主要游戲機(jī)制
我們現(xiàn)在可以研究我們游戲的基本機(jī)制。基本想法是在屏幕上隨機(jī)生成圓圈并檢測手是否在觸摸它。
這里有兩個(gè)主要部分，畫圈和檢查碰撞。
畫圈
這是一個(gè)相對簡單的步驟，因?yàn)?em>cv2有一個(gè)內(nèi)置函數(shù)cv2.circle()，可以在屏幕上繪制一個(gè)圓形，該函數(shù)將我們正在繪制的圖像、屏幕上的位置（以像素為單位）、圓的半徑（以像素為單位）、顏色（以BGR) 和線條粗細(xì)作為輸入。所以假設(shè)我們想在屏幕中間放置一個(gè)紅色圓圈，厚度為2，半徑為 50 像素，我們會這樣做：
while True:
ret, frame = cap.read()
cv2.circle(frame,(int(width/2),int(heigh/2)), 50, (0,0,255), 2)
cv2.imshow("Reaction Game", frame)
請注意，此函數(shù)不返回任何內(nèi)容，它會自動(dòng)更新frame變量。此外，如果你想要一個(gè)實(shí)心圓而不僅僅是輪廓，你可以將粗細(xì)設(shè)置為 -1。
在繼續(xù)在屏幕上創(chuàng)建隨機(jī)圓圈之前，讓我們先創(chuàng)建自己的Circle類。如果我們想在只處理一個(gè)變量的同時(shí)訪問圓的多個(gè)屬性，這將很方便。這是一個(gè)非常簡單的類，現(xiàn)在讓我們添加一個(gè)構(gòu)造函數(shù)和一個(gè)draw()方法
class Circle:
def __init__(self, coordinates, radius, color, thickness):
self.coordinates = coordinates
self.radius = radius
self.color = color
self.thickness = thickness
def draw(self, _frame):
cv2.circle(_frame, self.coordinates, self.radius, self.color, self.thickness)
現(xiàn)在如果我們想像之前那樣畫一個(gè)圓圈，我們會這樣做：
target = Circle((int(width/2),int(heigh/2)), 50, (0, 0,255), 2)
while True:
ret, frame = cap.read()
target.draw(frame)
cv2.imshow("Reaction Game", frame)
現(xiàn)在可能看起來不是很有用，但以后會有所幫助。
在繼續(xù)討論交集方法本身之前，我們首先需要一些東西來檢查交集。我們已經(jīng)有了一種在屏幕上創(chuàng)建目標(biāo)的方法，但我們需要將其與某些東西進(jìn)行比較。很明顯，有些東西會是我們的手，但具體是手的哪一部分？
我們可以使用邊界框，但我覺得這可能太容易了。我們還可以使用手指的位置，例如食指，但這似乎不太直觀。我發(fā)現(xiàn)我認(rèn)為效果最好的方法是使用手的中心位置。
我們可以在手的中心位置創(chuàng)建另一個(gè)圓圈，這樣我們只需要檢查一個(gè)圓圈是否與另一個(gè)圓圈相交。
首先我們需要一種方法在手的中心位置創(chuàng)建一個(gè)圓圈。變量hands（detector.findHands()函數(shù)的輸出）是一個(gè)列表，其中每個(gè)項(xiàng)目都是一個(gè)字典，其中包含有關(guān)被跟蹤的手的信息。這個(gè)字典有 4 個(gè)鍵：
-
lmList：21 個(gè)地標(biāo)的位置列表（以像素為單位） -
bbox : 邊界框的坐標(biāo)和大小（以像素為單位） -
center : 中心位置的坐標(biāo)，以像素為單位 -
type：左手或右手
從這 4 個(gè)鍵中，我們感興趣的是中心，所以為了得到中心位置，我們這么做：
while True:
ret, frame = cap.read()
hands = detector.findHands(frame, flipType=False, draw=False)
if hands:
for i in range(len(hands)):
hand_position = hands[i]["center"]
我們首先檢查是否檢測到任何手，如果是，我們可以訪問中心位置，但只需指定鍵“center”。
現(xiàn)在我們有了創(chuàng)建一個(gè)圓圈的方法，我們可以在每只手的中心創(chuàng)建一個(gè)圓圈并通過添加這兩條線來繪制它
hand_circle = Circle(hand_position, hand_radius, (0, 0, 255), 1)
hand_circle.draw(frame)
這會在每個(gè)被跟蹤手的中心位置繪制一個(gè)紅色圓圈（未填充）。注意，手的中心位置不是手掌中心，而是所有地標(biāo)位置的平均位置。你可以通過合上手來測試一下，你可以看到中心位置向你手的下部移動(dòng)。
檢查碰撞
我們需要一種方法來檢查玩家是否擊中了目標(biāo)。這將是我們游戲的主要機(jī)制。
Cv2 沒有任何檢查兩個(gè)對象是否相交的函數(shù)，但由于我們處理的是圓，所以這個(gè)任務(wù)變得非常簡單。我們只需要檢查圓心之間的距離是否小于或等于半徑之和。讓我們看一下下面的例子
相交算法
希望這說明了相交算法。由于我們已經(jīng)知道目標(biāo)半徑和手圓半徑，我們只需要計(jì)算距離d。并且有一個(gè)非常簡單的數(shù)學(xué)公式，給定兩個(gè)點(diǎn)，計(jì)算它們之間的距離。
該距離公式是：
我們所要做的就是在代碼中創(chuàng)建該函數(shù)。為了方便起見，我在Circle類中創(chuàng)建了這個(gè)函數(shù)，如下所示
def check_intersection(self, other_coordinates, other_radius):
distance = math.sqrt(math.pow(other_coordinates[0] - self.coordinates[0], 2) + math.pow(
other_coordinates[1] - self.coordinates[1], 2))
if distance <= self.radius + other_radius:
return True
else:
return False
該函數(shù)考慮了我們上面討論的所有內(nèi)容并返回一個(gè)布爾值，指示一個(gè)圓是否與另一個(gè)圓相交。
我們可以通過在主循環(huán)中添加幾行來測試它
if hands:
for i in range(len(hands)):
hand_position = hands[i]["center"]
hand_circle = Circle(hand_position,hand_radius,(0,0,255),1)
if target.check_intersection(hand_circle.coordinates, hand_circle.radius):
# is intersecting
hand_circle.color = (0, 255, 0)
else:
# not intersection
hand_circle.color = (0, 0, 255)
hand_circle.draw(frame)
你現(xiàn)在可以看到，如果我“觸摸”目標(biāo)，我的手圈會變成綠色，否則就是紅色
第 3 步：創(chuàng)建實(shí)際游戲
因此，創(chuàng)建我們實(shí)際游戲的第一步是，一旦我們擊中當(dāng)前目標(biāo)，就能夠在隨機(jī)位置選擇一個(gè)新目標(biāo)。為此，我們可以創(chuàng)建一個(gè)這樣的函數(shù)
def create_random_target(current_target_pos=[]):
if current_target_pos:
possible_x = []
x_limit = [target_radius + border_size + 15, width - target_radius - border_size - 15]
y_limit = [target_radius + border_size + 15, height - target_radius - border_size - 15]
for i in range(x_limit[0], x_limit[1]):
if i + 200 < current_target_pos[0] or i - 200 > current_target_pos[0]:
possible_x.append(i)
possible_y = []
for i in range(y_limit[0], y_limit[1]):
if i + 200 < current_target_pos[1] or i - 200 > current_target_pos[1]:
possible_y.append(i)
if not possible_x:
possible_x = range(x_limit[0], x_limit[1])
if not possible_y:
possible_y = range(y_limit[0], y_limit[1])
else:
possible_x = range(target_radius + border_size, width - target_radius - border_size)
possible_y = range(target_radius + border_size, height - target_radius - border_size)
# pick a random coordinate
random_x = random.choice(possible_x)
random_y = random.choice(possible_y)
# pick a random color
random_color = [random.randint(0, 255), random.randint(0, 255), random.randint(0, 256)]
_target = Circle([random_x, random_y], target_radius, random_color, -1)
return _target
這個(gè)函數(shù)有很多事情要做，所以讓我們分解一下。
第一部分是我們設(shè)置新目標(biāo)可以采用的寬度和高度的可能值。我們通過首先設(shè)置變量x_limit和y_limit來做到這一點(diǎn)，顧名思義，這些變量限制了可以放置目標(biāo)的位置。這是為了避免我們最終得到一個(gè)部分在屏幕外的目標(biāo)。
你可能已經(jīng)注意到有一個(gè)新變量，border_size我們還沒有討論過，但我稍后會討論它。
然后，對于每個(gè)維度（寬度和高度），我們運(yùn)行一個(gè) for 循環(huán)，用可能的位置填充數(shù)組possible_x和possible_y。請注意，我加入了一個(gè)限制，為了讓游戲更具挑戰(zhàn)性，新目標(biāo)必須與當(dāng)前目標(biāo)相距至少 282 像素（寬度為 200 像素，高度為 200 像素）)
之后，只需從possible_x和possible_y中選擇一個(gè)隨機(jī)值，分配一個(gè)隨機(jī)顏色，然后返回新的圓圈。
現(xiàn)在我們可以在主循環(huán)中使用這個(gè)函數(shù)
if hands:
for i in range(len(hands)):
hand_position = hands[i]["center"]
hand_circle = Circle(hand_position,hand_radius,(0,0,255),1)
hand_circle.draw(frame)
if target.check_intersection(hand_circle.coordinates, hand_circle.radius):
# is intersecting
hit_target = True
break;
if hit_target:
target_count += 1
target = create_random_target(target.coordinates)
hit_target = False
如你所見，此代碼可能非常耗時(shí)，因?yàn)槊看挝覀円獎(jiǎng)?chuàng)建新目標(biāo)時(shí)，我們都會遍歷屏幕的幾乎每個(gè)像素。如果這個(gè)函數(shù)會減慢你的游戲速度，只需注釋掉你有 for 循環(huán)的行并使用以下代碼來代替
possible_x = range(target_radius + border_size, width -
target_radius - border_size)
possible_y = range(target_radius + border_size, height - target_radius - border_size)
這將產(chǎn)生相同的影響，除了我們不再有創(chuàng)建遠(yuǎn)離當(dāng)前目標(biāo)的新目標(biāo)的限制。
有了這段代碼，游戲就完成了！你現(xiàn)在可以不停地玩游戲。但當(dāng)然，我們會改進(jìn)它。
可以改進(jìn)這款游戲的眾多方法之一是賦予它一種感覺或緊迫感?；旧?，我們需要一種方法來激勵(lì)玩家盡快達(dá)到目標(biāo)。一個(gè)很好的方法是添加一個(gè)計(jì)時(shí)器。
為了使用計(jì)時(shí)器，我們首先必須有一種方法來跟蹤經(jīng)過的時(shí)間。我們可以通過time庫做到這一點(diǎn)
import time
t_start = time.time()
while True:
elapsed_time = time.time() - t_start
print(elapsed_time)
這應(yīng)該輸出我們自循環(huán)開始以來經(jīng)過的時(shí)間。有了這個(gè)，我們現(xiàn)在可以限制玩家玩游戲的時(shí)間，迫使玩家盡可能快地獲得更好的分?jǐn)?shù)。我們還需要一種方法讓玩家知道他打得有多好，所以我們將在圖像中添加一條消息，使用函數(shù)cv2.putText()顯示得分
if elapsed_time >= max_time:
is_playing = False
final_message = "Time's up! You hit " + str(target_count) + " targets in " + str(max_time) + " seconds"
frame = cv2.putText(frame, final_message, object_title_pos, cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
我還添加了標(biāo)志is_playing以在計(jì)時(shí)器結(jié)束后阻止目標(biāo)出現(xiàn)。現(xiàn)在我們可以玩游戲并嘗試每次提高我們的分?jǐn)?shù)，我們甚至可以與其他人競爭！
我們還可以用兩種不同的方式玩我們的游戲。事實(shí)上，現(xiàn)在我們已經(jīng)設(shè)置了運(yùn)行時(shí)間的游戲，但我們也可以讓游戲運(yùn)行目標(biāo)。我的意思是，與其嘗試在給定時(shí)間內(nèi)擊中盡可能多的目標(biāo)，我們可以看到我們可以多快擊中給定數(shù)量的目標(biāo)。
我們只需要添加一些東西，即控制我們正在玩的游戲類型的變量，我們還需要一種方法來檢查目標(biāo)計(jì)數(shù)何時(shí)達(dá)到最大值
play_for_time = True
play_for_targets = not play_for_time
...
while True:
if hit_target:
target_count += 1
target = create_random_target(target.coordinates)
if play_for_time and target_count == max_targets:
is_playing = False
final_message = "Congrats! You hit " + str(target_count) + " targets in " + "{:.2f}".format(elapsed_time) + " seconds"
現(xiàn)在我們可以用兩種不同的方式玩我們的游戲了！
第 4 步：最后潤色
我們現(xiàn)在擁有的游戲非?；A(chǔ)，有無數(shù)種方法可以改進(jìn)它，但是在本節(jié)中，我將與你分享一些我也實(shí)現(xiàn)的其他功能。
保存/加載高分
不必記住上次獲得的分?jǐn)?shù)，你可以創(chuàng)建一個(gè)讀取（和寫入）當(dāng)前高分的方法。
為此，我們需要兩個(gè)函數(shù)來加載和保存我們的高分
import pickle
def load_highscore(is_time):
try:
if is_time:
with open('high_score_time.dat', 'rb') as file:
score = pickle.load(file)
else:
with open('high_score_targets.dat', 'rb') as file:
score = pickle.load(file)
except:
score = 0
return score
def save_highscore(score, is_time):
if is_time:
with open('high_score_time.dat', 'wb') as file:
pickle.dump(score, file)
else:
with open('high_score_targets.dat', 'wb') as file:
pickle.dump(score, file)
我們正在使用pickle將當(dāng)前的高分保存并加載到文件中。要將其合并到我們當(dāng)前的代碼中，我們只需要檢查我們得到的當(dāng)前分?jǐn)?shù)是否比我們的高分更好，如果是，則更新高分
highscore_targets = load_highscore(False)
while True:
if hit_target:
target_count += 1
target = create_random_target(target.coordinates)
if play_for_time and target_count == max_targets:
is_playing = False
final_message = "Congrats! You hit " + str(target_count) + " targets in " + "{:.2f}".format(elapsed_time) + " seconds"
if target_count > highscore_targets or highscore_targets==0:
save_highscore(target_count, False)
highscore_message = "New highscore!!"
else:
highscore_message = "Best score: " + str(highscore_targets)
添加當(dāng)前時(shí)間和分?jǐn)?shù)
現(xiàn)在我們無法知道我們擊中了多少個(gè)目標(biāo)，或者我們玩了多長時(shí)間，所以為了解決這個(gè)問題，我們可以在頂部角落添加兩個(gè)文本框來顯示當(dāng)前目標(biāo)計(jì)數(shù)和當(dāng)前時(shí)間
score_text_pos = (width - 150, border_size + 30)
time_text_pos = (border_size + 15, border_size + 30)
while True:
...
frame = cv2.putText(frame, "Total: " + str(target_count), score_text_pos, cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
frame = cv2.putText(frame, "Time left: " + "{:.2f}".format(elapsed_time), time_text_pos, cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
添加邊框
最后，我之前提到過border_size這個(gè)變量，這個(gè)變量表示我們希望邊框的像素?cái)?shù)。我們可以使用函數(shù)cv2.copyMakeBorder()創(chuàng)建邊框
while True:
frame = cv2.copyMakeBorder(frame, border_size, border_size, border_size, border_size, cv2.BORDER_CONSTANT, value=[0, 0, 0])
GitHub 存儲庫上提供的文件還有更多功能：https://github.com/Goncalo-Chambel/ReactionGame
下載1：OpenCV-Contrib擴(kuò)展模塊中文版教程
在「小白學(xué)視覺」公眾號后臺回復(fù)：擴(kuò)展模塊中文教程，即可下載全網(wǎng)第一份OpenCV擴(kuò)展模塊教程中文版，涵蓋擴(kuò)展模塊安裝、SFM算法、立體視覺、目標(biāo)跟蹤、生物視覺、超分辨率處理等二十多章內(nèi)容。
下載2：Python視覺實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目52講
在「小白學(xué)視覺」公眾號后臺回復(fù)：Python視覺實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，即可下載包括圖像分割、口罩檢測、車道線檢測、車輛計(jì)數(shù)、添加眼線、車牌識別、字符識別、情緒檢測、文本內(nèi)容提取、面部識別等31個(gè)視覺實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，助力快速學(xué)校計(jì)算機(jī)視覺。
下載3：OpenCV實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目20講
在「小白學(xué)視覺」公眾號后臺回復(fù)：OpenCV實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目20講，即可下載含有20個(gè)基于OpenCV實(shí)現(xiàn)20個(gè)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，實(shí)現(xiàn)OpenCV學(xué)習(xí)進(jìn)階。
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