用樹莓派DIY低配版谷歌眼鏡,自定義手勢操控
通過帥氣的手勢,操控投影在眼前的電子成像,這不就是科幻片里的基礎(chǔ)配置嘛。
現(xiàn)在,有人把它從科幻電影中帶入了現(xiàn)實(shí)。動動手指,實(shí)現(xiàn)對眼前世界的掌控。
熱衷于制作智能小物件的油管博主Teemu Laurila,利用樹莓派DIY了一副可識別自定義手勢的AR眼鏡。
將自己想設(shè)置的手勢錄入裝置,即可實(shí)現(xiàn)炫酷操作。
我有了一個大膽的想法!
自制AR眼鏡中的世界
先開始表演吧!
捏住手指上下拉,就可以完成調(diào)整亮度指令。(這是你的第一人稱視角)
對手勢識別,疊加顯示在鏡頭成像中。
再來一個更直觀點(diǎn)的視角,通過眼鏡看看效果。
DIY過程
AR眼鏡本身就充滿了科技感,讓現(xiàn)實(shí)世界充滿賽博朋克的味道。
那不如更炫酷一點(diǎn)。打個響指,就能運(yùn)行命令,這不必博人傳燃?
說干就干,首先需要設(shè)計(jì)出,裝置會包含有哪些部分。
除了本體眼鏡框架,硬件部分還包括了透鏡組,0.6 mm PETG投影鏡片,配件部分由聚乳酸材料3D打印制成。
畢竟它是智能裝置的DIY,怎么可以不請萬能迷你電腦樹莓派出場。
而軟件部分,手勢識別程序依賴于python開源項(xiàng)目MediaPipe。
除此之外,Teemu Laurila還寫了兩個程序腳本。
一個是通過捏手指控制亮度的應(yīng)用示例,另一個是捕獲實(shí)時(shí)視頻中的手勢傳送到電腦進(jìn)行處理,并通過智能眼鏡疊加顯示。
條件都齊了,那么動手組裝起來試試。
經(jīng)歷多次調(diào)整,各部分零件最終組合成如下裝置。
想讓程序在裝置上可用,首先,需要一個樹莓派作為程序支持。
隨后設(shè)置好內(nèi)存、驅(qū)動、運(yùn)行環(huán)境、多媒體接口、網(wǎng)絡(luò)等條件,讓整個裝置超頻運(yùn)行。
硬件軟件環(huán)境都準(zhǔn)備好以后,調(diào)試應(yīng)用程序。
應(yīng)用程序功能的核心——手勢識別模型由3個框架組成,包括手掌識別模型BlazePalm(用于識別手的整體框架和方向)、Landmark模型(識別立體手部節(jié)點(diǎn))、手勢識別模型(將識別到的節(jié)點(diǎn)分類成一系列手勢)。
識別算法的訓(xùn)練過程中,BlazePalm模型識別手掌初始位置,對移動端的實(shí)時(shí)識別進(jìn)行優(yōu)化。
在BlazePalm識別到的手掌范圍內(nèi),Landmark模型識別其中21個立體節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)。
手勢識別模型則在此基礎(chǔ)上,根據(jù)關(guān)節(jié)角度識別每根手指狀態(tài),將狀態(tài)映射到預(yù)定義的手勢上,預(yù)測基礎(chǔ)靜態(tài)手勢。
通過樹莓派Zero W,對手勢信息捕獲。圖像信息傳輸?shù)诫娔X中,由手勢識別AI進(jìn)行處理。之后再傳達(dá)給裝置,發(fā)出對應(yīng)的手勢命令,并同步在投影圖像中。
它的前世今生
等一下,有攝像頭,有微型投影儀,還有電腦處理器,并且還是一側(cè)投影顯示。這樣的AR眼鏡好像在哪里見過。
沒錯,就連用到的手勢識別代碼也都是谷歌開源的。
雖然沒有谷歌智能眼鏡類似智能手機(jī)的功能,但是相比其語音控制和觸控功能,Teemu Laurila的智能眼鏡選擇了使用自定義手勢觸發(fā)命令,更多一分黑科技的味道。
另外,谷歌眼鏡攝像頭只用來拍照錄像,Teemu Laurila的攝像頭還承擔(dān)了接受手勢指令、傳達(dá)指令功能。同時(shí),投影也選擇了更大尺寸的方形鏡片,方便視野觀察。
這款裝置已經(jīng)是Teemu Laurila完成的第二版智能眼鏡,在外觀和性能上均有優(yōu)化。
材料的選擇上,采用了0.6mm厚度投影鏡片替代1mm厚度;以聚乳酸材料代替丙烯酸;增加了螺栓固定支架,棄用膠水。
最重要的優(yōu)化是,照相機(jī)使用方形透鏡讓畫面更清晰。
Teemu Laurila將自己補(bǔ)充的兩段代碼,分享在了GitHub平臺,供感興趣的觀眾自己復(fù)刻。
參考鏈接:
https://www.tomshardware.com/news/raspberry-pi-smart-glasses-recognize-hand-gestures
https://www.youtube.com/watch?v=60Os5Iqdbsw
https://www.youtube.com/watch?v=Gu4oOYo38rQ
GitHub鏈接:
https://github.com/Teneppa/CameraStream
https://github.com/Teneppa/HandTrackingBrightnessControl
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