import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)  # Получите камеру, вместо этого вы также можете импортировать из видеофайла
while True:
    success, img = cap.read()  # Читать картинки из камеры
    # Обработать изображение ...
   
    cv2.imshow("image", img)
    cv2.waitKey(1)

...
import time

previous_time = 0
current_time = 0
cap = cv2.VideoCapture(0)  # Получить камеру
while True:
    success, img = cap.read()  # Читать картинки из камеры
    # Обработать изображение ...

    current_time = time.time()
    fps = 1 / (current_time - previous_time) # Получить интервал между двумя дисплеями
    previous_time = current_time

    cv2.putText(img, str(round(fps)), (10, 70), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3, (255, 0, 255), 2)
    cv2.imshow("image", img)
    cv2.waitKey(1)

import time

import cv2
import mediapipe as mp

cap = cv2.VideoCapture(0)
mp_hands = mp.solutions.hands
hands = mp_hands.Hands()
mp_draw = mp.solutions.drawing_utils  # для рисования

pTime = 0
cTime = 0

while True:
    success, img = cap.read()
    imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # Формат opencv по умолчанию — BGR, который необходимо преобразовать в RGB. Mediapipe справится с этим.
    results = hands.process(imgRGB)  # Вызовите метод процесса, чтобы обработать изображение и обнаружить руку.
    if results.multi_hand_landmarks:
        # results.multi_hand_landmarks — это список, каждый элемент которого представляет руку. Каждая рука имеет 20 маркеров положения.
        for hand_landmark in results.multi_hand_landmarks:
            mp_draw.draw_landmarks(img, hand_landmark, mp_hands.HAND_CONNECTIONS)

    cTime = time.time()
    fps = 1 / (cTime - pTime)
    pTime = cTime

    cv2.putText(img, str(round(fps)), (10, 70), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3, (255, 0, 255), 2)
    cv2.imshow("image", img)
    cv2.waitKey(1)

import time

import cv2
import mediapipe as mp


class HandDetector():
    def __init__(self, mode=False, max_hands=2, detection_conf=0.5, track_conf=0.5):
        self.mode = mode
        self.maxHands = max_hands
        self.detection_conf = detection_conf
        self.track_conf = track_conf
        self.mp_hands = mp.solutions.hands
        self.hands = self.mp_hands.Hands(self.mode, self.maxHands, 1, self.detection_conf, self.track_conf)
        self.mp_draw = mp.solutions.drawing_utils

    def find_hands(self, img, draw=True):
        imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        self.results = self.hands.process(imgRGB)
        if self.results.multi_hand_landmarks:
            for handLms in self.results.multi_hand_landmarks:
                if draw:
                    self.mp_draw.draw_landmarks(img, handLms, self.mp_hands.HAND_CONNECTIONS)
        return img

    def find_position(self, img, hand_number=0, draw=True):
        lm_list = []
        if self.results.multi_hand_landmarks:
            hand_landmarks = self.results.multi_hand_landmarks[hand_number]
            for id, lm in enumerate(hand_landmarks.landmark):
                h, w, c = img.shape
                cx, cy = int(lm.x * w), int(lm.y * h)
                lm_list.append([id, cx, cy])
                if draw:
                    cv2.circle(img, (cx, cy), 7, (255, 0, 255), cv2.FILLED)
        return lm_list


def main():
    pTime = 0
    cTime = 0
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    detector = HandDetector()

    while True:
        success, img = cap.read()
        img = detector.find_hands(img)
        lmList = detector.find_position(img)
        if len(lmList) != 0:
            print(lmList[0]) 
        cTime = time.time()
        fps = 1 / (cTime - pTime)
        pTime = cTime

        cv2.putText(img, str(round(fps)), (10, 70), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3, (255, 0, 255), 2)
        cv2.imshow("image", img)
        cv2.waitKey(1)


if __name__ == '__main__':
    main()

# proj 1 volume hand control
import math
import time

import cv2
import numpy as np
# pycaw Для контроля объема
from comtypes import CLSCTX_ALL
from pycaw.pycaw import AudioUtilities, IAudioEndpointVolume

from HnadTrackingModule import HandDetector


def main():
    devices = AudioUtilities.GetSpeakers()
    interface = devices.Activate(IAudioEndpointVolume._iid_, CLSCTX_ALL, None)
    volume = interface.QueryInterface(IAudioEndpointVolume)
    vol_now = volume.GetMasterVolumeLevel()
    print("vol_now=",vol_now)
    vol_range = volume.GetVolumeRange()
    print("vol_range=", vol_range)  # vol= (-63.5, 0.0, 0.5)

    vol = 0
    vol_bar = 400
    vol_per = 0
    min_vol, max_vol = vol_range[0], vol_range[1]

    w_cam, h_cam = 640, 480

    p_time = 0
    c_time = 0
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    cap.set(3, w_cam)
    cap.set(4, h_cam)
    detector = HandDetector(detection_conf=0.7)

    while True:
        success, img = cap.read()
        img = detector.find_hands(img)
        lm_list = detector.find_position(img, draw=False)
        if len(lm_list) != 0:
            print(lm_list[4], lm_list[8]) # Кончик большого и указательного пальца
            x1, y1 = lm_list[4][1], lm_list[4][2]
            x2, y2 = lm_list[8][1], lm_list[8][2]
            cx, cy = (x1 + x2) // 2, (y1 + y2) // 2  # середина
            cv2.circle(img, (x1, y1), 15, (255, 0, 255), cv2.FILLED)
            cv2.circle(img, (x2, y2), 15, (255, 0, 255), cv2.FILLED)
            cv2.circle(img, (cx, cy), 15, (255, 0, 255), cv2.FILLED)
            cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 255),3)
            # 计算расстояние            length = math.hypot(x2 - x1,y2 - y1)
            # расстояниеиобъемпреобразование            vol = np.interp(length, [10, 150], [min_vol, max_vol])

            # объем Процентная сумма VolumeLevel не является линейной зависимостью.
            level_percent = {-63.5: 0, -33.03: 10, -23.55: 20, -17.76: 30, -13.58: 40, -10.30: 50,
                             -7.61: 60, -5.32: 70, -3.33: 80, -1.57: 90, 0: 100}
            xp = list(level_percent.keys())
            fp = list(level_percent.values())
            vol_per = np.interp(vol, xp, fp)
            vol_bar = np.interp(vol_per, [0, 100], [400, 150])

            print("length=", length)  # 10 ~100
            print("vol=", vol)
            volume.SetMasterVolumeLevel(vol, None)

        cv2.rectangle(img, (50, 150), (85, 400), (0, 255, 0), 3)
        cv2.rectangle(img, (50, int(vol_bar)), (85, 400), (0, 255, 0), cv2.FILLED)

        cv2.putText(img, f"{int(vol_per)} %", (40, 450), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3, (255, 0, 255), 2)

        c_time = time.time()
        fps = 1 / (c_time - p_time)
        p_time = c_time

        cv2.putText(img, str(round(fps)), (10, 70), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3, (255, 0, 255), 2)
        cv2.imshow("image", img)
        cv2.waitKey(1)


if __name__ == '__main__':
    main()