Python獲取鼠標位置：製作簡單實用的鼠標追蹤工具

介紹

隨着計算機應用領域的不斷擴大，人機交互也變得越來越重要。而獲取鼠標位置是人機交互中常用的功能之一。本文將介紹如何使用Python獲取鼠標位置，並製作簡單實用的鼠標追蹤工具。

正文

一、使用PyAutoGUI庫獲取鼠標位置

為了獲取鼠標位置，我們可以使用Python提供的第三方庫PyAutoGUI。這個庫能夠方便地控制鼠標、鍵盤等設備，並且支持跨平台（Windows、Mac和Linux）。

import pyautogui
 
print(pyautogui.position())

這段代碼可以獲取當前鼠標的位置，並在屏幕上打印出來。如果需要不斷追蹤鼠標位置，可以使用循環語句。

二、使用OpenCV庫實現鼠標追蹤

如果需要實現鼠標追蹤的功能，可以使用OpenCV庫。它是一個專門用於計算機視覺的庫，常用於圖像處理和分析。

import cv2
import pyautogui
 
cap = cv2.VideoCapture(0)
 
while (1):
    ret, frame = cap.read()
    frame = cv2.flip(frame, 1)
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
 
    lower_blue = np.array([110,50,50])
    upper_blue = np.array([130,255,255])
 
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)
    res = cv2.bitwise_and(frame,frame, mask= mask)
 
    contours,hierarchy = cv2.findContours(mask, 1, 2)
 
    if len(contours)>0:
        M = cv2.moments(contours[0])
        cx = int(M['m10']/M['m00'])
        cy = int(M['m01']/M['m00'])
        pyautogui.moveTo(cx,cy)
 
    cv2.imshow('frame',frame)
    cv2.imshow('mask',mask)
    cv2.imshow('res',res)
    k = cv2.waitKey(5) & 0xFF
    if k == 27:
        break
 
cv2.destroyAllWindows()
cap.release()

這段代碼可以打開攝像頭，將當前畫面轉化為HSV色彩空間，提取出藍色區域的掩模，通過查找輪廓獲取藍色區域中心的坐標，並將鼠標移動到該位置。同時，還可以在屏幕上顯示實時畫面、藍色區域的掩模以及提取出藍色區域的圖像。

三、製作簡單實用的鼠標追蹤工具

我們可以將上面的代碼封裝為一個鼠標追蹤工具，並添加一些簡單的交互功能。下面是一份示例代碼：

import cv2
import pyautogui
 
class MouseTracker:
    def __init__(self):
        self.cap = cv2.VideoCapture(0)
        self.lower_blue = np.array([110,50,50])
        self.upper_blue = np.array([130,255,255])
 
    def run(self):
        while (1):
            ret, frame = self.cap.read()
            frame = cv2.flip(frame, 1)
            hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
 
            mask = cv2.inRange(hsv, self.lower_blue, self.upper_blue)
            contours,hierarchy = cv2.findContours(mask, 1, 2)
 
            if len(contours)>0:
                M = cv2.moments(contours[0])
                cx = int(M['m10']/M['m00'])
                cy = int(M['m01']/M['m00'])
                pyautogui.moveTo(cx,cy)
 
            cv2.imshow('frame',frame)
            cv2.imshow('mask',mask)
            k = cv2.waitKey(5) & 0xFF
            if k == 27:
                break
            elif k == ord('b'):
                self.start_tracking()
            elif k == ord('q'):
                self.stop_tracking()
 
        cv2.destroyAllWindows()
        self.cap.release()
 
    def start_tracking(self):
        self.lower_blue = np.array([110,50,50])
        self.upper_blue = np.array([130,255,255])
 
    def stop_tracking(self):
        self.lower_blue = np.array([0,0,0])
        self.upper_blue = np.array([0,0,0])
 
if __name__ == '__main__':
    tracker = MouseTracker()
    tracker.run()

這個工具可以通過“b”鍵開始追蹤鼠標，通過“q”鍵停止追蹤鼠標。在停止追蹤鼠標時，將閾值範圍設置為0，表示不再識別任何顏色。這樣，工具就可以靈活地應對不同的使用場景。

小結

通過上面的介紹，我們學習了如何使用Python獲取鼠標位置，並且製作了一個簡單實用的鼠標追蹤工具。當然，這只是冰山一角，Python在人機交互領域還有很多其他有趣的應用。