如何反转Python中的光标移动？

在此代码中，我使用 Python 2.7.13、OpenCV 2.4.13 和 PyAutoGUI 0.9.36。目的是根据面部运动来移动光标，但光标移动是反向的。例如，如果我的脸朝右，则光标移动到左侧，如果我的脸朝左，则光标移动到右侧。另外，我希望光标在我的电脑的整个屏幕中左右移动，其大小为x=1920，y=1080。

该计划的目的是表明，有可能找到一种新的方法来获得更多的独立性和活动能力，以便四肢瘫痪的人能够进行简单的活动，这些活动是数百万人的日常活动的一部分，例如翻身灯的打开和关闭以及电视的打开和关闭。

import cv2
import pyautogui

faceCascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

video_capture = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # Capture frame-by-frame
    ret, frame = video_capture.read()

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = faceCascade.detectMultiScale(
        gray,
        scaleFactor=1.3,
        minNeighbors=5,
        minSize=(80, 80),
        flags=cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
    )

    #print 'faces: ', faces

    # Draw a rectangle around the faces
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 3)

    #width, height = pyautogui.size()
    #cursorx, cursory = pyautogui.position()
    #posx = width - cursorx
    #posy = cursory
    pyautogui.moveTo(x+w, y+h)

    # Display the resulting frame
    #cv2.imshow('Video', frame)
    rimg = cv2.flip(frame,1) #invert the object frame
    cv2.imshow("vertical flip", rimg) 

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
# When everything is done, release the capture
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

你正在做的事情很好。

要仅修复鼠标移动，您可以从屏幕尺寸中减去 x,y 移动。但随后将其扩展到整个屏幕pyautogui.moveTo(x,y)会非常不准确且嘈杂。为了更流畅，您可以使用

pyautogui.moveRel(None, steps)

话虽如此，如果您首先使用面部级联，则很难移动面部以进行相应的鼠标运动。我想说，使用面部方向（例如向左或向右倾斜）会更好。

在下面的代码中，我使用眼级联进行左右运动。因此，稍微倾斜脸部就足以进行运动。我在 OpenCV 3.2 上工作，因此如果需要，请根据您的版本进行必要的更改。

CODE

import numpy as np
import cv2
import pyautogui

right = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_righteye_2splits.xml')
left = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_lefteye_2splits.xml')
smile = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_smile.xml')

cam=cv2.VideoCapture(0)

blank=np.zeros((480,848,3),dtype=np.uint8)  # Change this correctly to size of your image frame
fix=0 

print "press y to set reference box for y motion" #set a reference initially for y motion

while(cam.isOpened()):


        ret,img = cam.read()
        r=0
        l=0
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        r_eye= right.detectMultiScale(gray, 1.9, 9)
        l_eye= left.detectMultiScale(gray, 1.9, 9)  #Change these values according to face distance from screen

        for (rx,ry,rw,rh) in r_eye:
                cv2.rectangle(img,(rx,ry),(rx+rw,ry+rh),(255,255,0),2)
                r_c=(rx+rw/2,ry+rh/2)
                r=1

        for (lx,ly,lw,lh) in l_eye:          
                cv2.rectangle(img,(lx,ly),(lx+lw,ly+lh),(0,255,255),2)
                l_c=(lx+lw/2,ly+lh/2)
                l=1

        if(r*l):

            if(l_c[0]-r_c[0]>50):
                cv2.line(img,r_c,l_c,(0,0,255),4)
                mid=((r_c[0]+l_c[0])/2,(r_c[1]+l_c[1])/2)
                cv2.circle(img,mid,2,(85,25,100),2)
                if(fix==1):                        # Change this part of code according to what you want
                                                   # for motion along y direction
                    if( mid[1]<one[1]):
                        pyautogui.moveRel(None, -15)
                    if(mid[1]>two[1]):
                        pyautogui.moveRel(None, 15)

                if(cv2.waitKey(1))== ord('y'):
                        blank=np.zeros_like(img)
                        one=(mid[0]-60,r_c[1]-7)   # Change the Value 60,7 to change box dimentions
                        two=(mid[0]+60,l_c[1]+7)   # Change the Value 60,7 to change box dimentions
                        cv2.rectangle(blank,one,two,(50,95,100),2)
                        fix=1


        elif(r) :   pyautogui.moveRel(-30, None)   # Change the Value and Sign to change speed and direction

        elif (l):   pyautogui.moveRel(30, None)    # Change the Value and Sign to change speed and direction



        img=cv2.bitwise_or(img,blank)
        cv2.imshow('img',img)
        if(cv2.waitKey(1))==27:break

cv2.destroyAllWindows()

代码中需要按y设置一个y轴运动的参考框。开箱即用，双眼将进行运动。

我们可以为鼠标单击添加微笑级联，但目前这有点不准确且缓慢。需要找出更好的选择，例如点击眼睛或其他东西。
这是让事情正常运行的非常基本的代码。在神经网络中标记面部表情可能会好得多，但速度也是一个因素。