描述

介紹

手勢識別幫助計(jì)算機(jī)理解人體語言。這有助于在人與機(jī)器之間建立更有效的聯(lián)系，而不僅僅是基本的文本用戶界面或圖形用戶界面 (GUI)。在這個(gè)手勢識別項(xiàng)目中，人體的動(dòng)作是由計(jì)算機(jī)攝像頭讀取的。然后計(jì)算機(jī)利用這些數(shù)據(jù)作為輸入來處理應(yīng)用程序。該項(xiàng)目的目標(biāo)是開發(fā)一個(gè)界面，該界面將動(dòng)態(tài)捕捉人類手勢并控制音量。

NumPy 是 Python 編程語言的一個(gè)庫，增加了對大型多維數(shù)組和矩陣的支持，以及對這些數(shù)組進(jìn)行操作的大量高級數(shù)學(xué)函數(shù)。

Pycaw : Python 音頻控制庫

Mediapipe是谷歌的一個(gè)開源機(jī)器學(xué)習(xí)庫，里面有一些人臉識別和手勢識別的解決方案，并提供了python、js等語言的封裝。MediaPipe Hands 是一種高保真手和手指跟蹤解決方案。它使用機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 從一幀中推斷出 21 個(gè)關(guān)鍵的 3D 手部信息。我們可以用它來提取手部關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)。

來源：https://www.google.com/url?sa=i&url=https%3A%2F%2Fgoogle.github.io%2Fmediapipe%2Fsolutions%2Fhands.html&psig=AOvVaw2xboCpSol16KKEIHe987Ui&ust=1638377869062000&source=images&cd=vfe&ved=0CA0AAAQ3YkBahcKEwiAHAAAAAQAw8DAAAAAQ

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工作原則

我們設(shè)備中的相機(jī)用于此項(xiàng)目。它檢測我們的手，其中包含點(diǎn)，以便它可以看到我們的拇指指尖和食指尖之間的距離。點(diǎn) 4 和 8 之間的距離與設(shè)備的體積成正比。

方法論/方法

• 檢測手部地標(biāo)
• 計(jì)算拇指尖和食指尖之間的距離。
• 用音量范圍映射拇指尖和食指尖的距離。就我而言，拇指尖和食指尖之間的距離在 30 – 350 范圍內(nèi)，音量范圍為 -63.5 – 0.0。
• 為了退出按“空格鍵”

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優(yōu)點(diǎn)：

• 便于使用
• 無憂無慮
• 有趣的使用
• 更具互動(dòng)性

缺點(diǎn)：

• 不能用于遠(yuǎn)距離
• 有時(shí)不準(zhǔn)確
• 需要一個(gè)像樣的相機(jī)
• 可能會(huì)被兩只手掌弄糊涂

參考

要下載 jupyter 文件，您還可以查看我的github 。

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