[導(dǎo)讀]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?，F(xiàn)在，有人把它從科幻電影中帶入了現(xiàn)實。動動手指，實現(xiàn)對眼前世界的掌控。熱衷于制作智能小物件的油管博主TeemuLaurila，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...
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。動動手指，實現(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)實世界充滿賽博朋克的味道。
那不如更炫酷一點。打個響指，就能運行命令，這不必博人傳燃？
說干就干，首先需要設(shè)計出，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，另一個是捕獲實時視頻中的手勢傳送到電腦進行處理，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、運行環(huán)境、多媒體接口、網(wǎng)絡(luò)等條件，讓整個裝置超頻運行。
硬件軟件環(huán)境都準備好以后，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）、手勢識別模型（將識別到的節(jié)點分類成一系列手勢）。
識別算法的訓練過程中，BlazePalm模型識別手掌初始位置，對移動端的實時識別進行優(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)點坐標。
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進行處理。之后再傳達給裝置，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的攝像頭還承擔了接受手勢指令、傳達指令功能。同時，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，照相機使用方形透鏡讓畫面更清晰。
Teemu Laurila將自己補充的兩段代碼，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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