手勢辨識與 MediaPipe

此專案展示了使用攝像頭、OpenCV 和 MediaPipe Hands 進行即時手勢辨識。用戶可以執行特定手勢來觸發預定的“咒語”，例如使用單手或雙手畫圓或水平線。

功能

• 咒語一：用單根手指畫圓。
• 咒語二：用單根手指畫水平線。
• 咒語三：雙手同時畫圓。

每個手勢在即時被辨識後，會在畫面上顯示回饋。

先決條件

請確保已安裝以下工具與套件：

• Python 3.7~3.10 (我是用3.10.5啦)
• OpenCV
• MediaPipe
• NumPy

執行以下命令以安裝所需的 Python 套件：

pip install opencv-python mediapipe numpy

如何執行

1. 將此專案倉庫克隆或下載到本地。
2. 在專案目錄中打開終端機。
3. 執行以下命令啟動程式：

   python gesture_recognition.py

4. 攝像頭的視訊畫面將在新視窗中打開。
5. 按照畫面上的提示執行手勢。
6. 按 q 鍵退出程式。

程式概述

手勢辨識邏輯

1. 圓形偵測：

   • 跟蹤食指尖的軌跡。
   • 根據半徑變化、一致性、起點與終點的接近度，以及路徑長度計算圓形度量。
   • 閾值判斷軌跡是否為圓形。

2. 水平線偵測：

   • 跟蹤食指尖的軌跡。
   • 檢查起點和終點的水平距離。
   • 確保垂直偏移最小。

3. 雙手圓形偵測：

   • 同時跟蹤雙手的軌跡。
   • 分別對雙手的軌跡進行圓形度量分析。

冷卻機制

為防止同一手勢在短時間內被重複偵測，程式設置了冷卻計時器，確保用戶體驗更加順暢。

自訂化

• 圓形偵測靈敏度：調整 calculate_circularity 函數中的閾值。
• 水平線靈敏度：修改 check_horizontal_line 函數中的距離與偏移檢查條件。
• 冷卻時間：更改 COOLDOWN_FRAMES 常數以縮短或延長冷卻時間。

已知問題

• 手勢辨識可能會受到光線條件或手部相對於攝像頭位置的影響。
• 若手部移動過快或不穩定，準確度可能下降。