介紹在本文中，將會(huì)詳細(xì)介紹如何使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（深度學(xué)習(xí)）和名為pyautogui的鼠標(biāo)／鍵盤自動(dòng)化庫來創(chuàng)建Python程序，實(shí)現(xiàn)以頭部姿勢(shì)移動(dòng)鼠標(biāo)。我們之所以使用pyautogui，是因?yàn)樗�是�?jiǎn)單易用的Python庫，以編程方式控制計(jì)算機(jī)的各種組件。下面將介紹有關(guān)如何使用此庫的更多詳細(xì)信息。首先，我們必須創(chuàng)建一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型，該模型可以將你當(dāng)前的頭部姿勢(shì)分為5種不同的類別，即中（未指示方向），左，右，上和下。Google Teachable MachineGoogle Teachable Machine是Google免費(fèi)的無代碼深度學(xué)習(xí)模型創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)。使用該平臺(tái)你可以構(gòu)建模型來對(duì)圖像，音頻甚至姿勢(shì)進(jìn)行分類。完成上述操作后，你可以下載經(jīng)過訓(xùn)練的模型并將其用于你的應(yīng)用程序。你可以使用Tensorflow或PyTorch之類的框架來構(gòu)建自定義的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，或者如果你想要一種簡(jiǎn)單的無代碼方式進(jìn)行此操作，則可以使用 Google Teachable Machine（https：／／teachablemachine．withgoogle．com／）平臺(tái)為你完成相同的操作。

選擇“Image Project”并命名示例，然后記錄你的照片與相應(yīng)的頭部姿勢(shì)。你可以設(shè)置默認(rèn)的超參數(shù)，然后進(jìn)行模型訓(xùn)練。

提示：嘗試記錄相對(duì)于攝像機(jī)的不同深度和位置的頭部姿勢(shì)照片，以免造成數(shù)據(jù)過擬合，導(dǎo)致預(yù)測(cè)不佳。接下來，我們可以使用同一頁面的“Preview”部分來查看已訓(xùn)練模型的性能，并決定是否將其用于程序或使用樣本訓(xùn)練更健壯的模型。

完成上述步驟后，下載模型權(quán)重。權(quán)重將以“ keras＿model．h5”的格式下載。程序現(xiàn)在，讓我們將其與能夠移動(dòng)鼠標(biāo)的程序結(jié)合起來。讓我們看一下代碼：＃ Python program to control mouse based on head position ＃ Import necessary modules
import numpy as np
import cv2
from time import sleep
import tensorflow．keras
from keras．preprocessing import image
import tensorflow as tf
import pyautogui
＃ Using laptop’s webcam as the source of video
cap ＝ cv2．VideoCapture（0）
＃ Labels — The various outcome possibilities
labels ＝ ［‘Left’，’Right’，’Up’，’Down’，’Neutral’］
＃ Loading the model weigths we just downloaded
model ＝ tensorflow．keras．models．load＿model（‘keras＿model．h5’）
while True：    
   success， image ＝ cap．read（）    
   if success ＝＝ False：
       break
＃ Necessary to avoid conflict between left and right
   image ＝ cv2．flip（image，1）
   cv2．imshow（“Frame”，image）
＃ The model takes an image of dimensions （224，224） as input so let’s
＃ reshape our image to the same．
   img ＝ cv2．resize（image，（224，224））
＃ Convert the image to a numpy array
   img ＝ np．a(chǎn)rray（img，dtype＝np．float32）
   img ＝ np．expand＿dims（img，axis＝0）
＃ Normalizing input image
   img ＝ img／255

＃ Predict the class
   prediction ＝ model．predict（img）
＃ Necessary to avoid conflict between left and right
   image ＝ cv2．flip（image，1）
   cv2．imshow（“Frame”，image）
＃ The model takes an image of dimensions （224，224） as input so let’s
＃ reshape our image to the same．
   img ＝ cv2．resize（image，（224，224））
＃ Convert the image to a numpy array
   img ＝ np．a(chǎn)rray（img，dtype＝np．float32）
   img ＝ np．expand＿dims（img，axis＝0）
＃ Normalizing input image
   img ＝ img／255

＃ Predict the class
   prediction ＝ model．predict（img）
＃ Close all windows if one second has passed and ‘q’ is pressed
if cv2．waitKey（1） ＆ 0xFF ＝＝ ord（‘q’）：
   break
＃ Release open connections
cap．
＃ Close all windows if one second has passed and ‘q’ is pressed
if cv2．waitKey（1） ＆ 0xFF ＝＝ ord（‘q’）：
break
＃ Release open connections
cap．release（）
cv2．destroyAllWindo
release（）
cv2．destroyAllWindows（）
你還可以在此處找到代碼和權(quán)重。https：／／github．com／Sharan－Babu／Control－Mouse－with－Head－Pose－pyautogui函數(shù)的說明：pyautogui．moveTo（current＿x－80， currently， duration＝1）
上面的代碼使鼠標(biāo)從當(dāng)前位置向左移動(dòng)80個(gè)像素，并花費(fèi)1秒鐘的時(shí)間進(jìn)行相同操作。如果未設(shè)置duration 參數(shù)，則鼠標(biāo)指針將立即移動(dòng)到新點(diǎn)，從而消除了移動(dòng)鼠標(biāo)的影響。current＿pos ＝ pyautogui．position（）
current＿x ＝ current＿pos．x
current＿y ＝ current＿pos．y
第一行獲取鼠標(biāo)的x和y坐標(biāo)值。最后，釋放打開的連接。本文我們實(shí)現(xiàn)了一個(gè)端到端的深度學(xué)習(xí)模型，該模型可以從用戶那里獲取輸入視頻，程序在讀取視頻時(shí)，會(huì)根據(jù)你的頭部姿勢(shì)對(duì)每個(gè)圖像進(jìn)行分類，并返回相應(yīng)的預(yù)測(cè)，使用此預(yù)測(cè)，我們可以采取適當(dāng)?shù)牟僮鳎瑢⑹髽?biāo)移至頭部指向的方向。你可以通過添加自定義功能來單擊鼠標(biāo)，而無需實(shí)際觸摸計(jì)算機(jī)的鼠標(biāo)，從而進(jìn)一步改進(jìn)我們剛剛構(gòu)建的項(xiàng)目，同時(shí)你也可以在Google Teachable Machine上為此訓(xùn)練另一種深度學(xué)習(xí)模型。