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手势检测尝试 中等

头像 风隐 2024.05.14 682 1

一、模型下载

手势检测模型下载网址:https://maixhub.com/

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选择模型标签网页

 

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选择“数字手势检测”模型下载,下载后是一个压缩文件

 

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一、模型编辑

         将该文件解压缩,全部复制到柚子相机的APP文件夹内。一定要删除原先的APP文件夹内的所有文件!!!删除前现将原先APP文件夹内文件备份!!!不过备份时会出现无法复制的情况,结束电脑的一些进程,或者重启电脑多试几次。还是无法复制就全部删了,联系厂家要原始文件。

 

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         用Visual Studio Code软件打开main文件,对文件做基本修改柚子相机才能使用手势检测功能。修改的第一部分为串口波特率和串口数据初始化,修改的第二部分为串口发送数据。第二部分修改后mind+就可以调用相机的数据了。

 

 

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串口波特率和串口数据初始化

 

 

 

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串口发送数据

 

 

全部的main.py代码

代码
from time import time
from maix import serial #导入库
ser = serial.Serial("/dev/ttyS1",115200) #设置端口
ser_str="" #数据初始化
ser_sendstr=""
ser_num = 0

class Hand:
    mud_path = "./hand_int8.mud"
    labels = ["0","1","2","3","4","5"]
    anchors = [3.78, 5.81, 3.97, 3.98, 4.05, 4.98, 4.81, 5.41, 2.91, 4.53]

    def __init__(self) -> None:
        from maix import nn
        self.model = nn.load(self.mud_path)
        from maix.nn import decoder
        self.decoder = decoder.Yolo2(len(self.labels) , self.anchors , net_in_size = (224, 224) ,net_out_size = (7,7))

    def __del__(self):
        del self.model
        del self.decoder

    def cal_fps(self ,start , end):
        one_second = 1
        one_flash = end - start
        fps = one_second / one_flash
        return  fps

    def draw_rectangle_with_title(self ,img, box, disp_str , fps ):
        img.draw_rectangle(box[0], box[1], box[0] + box[2], box[1] + box[3],color=(255, 0, 0), thickness=2)
        img.draw_string(box[0], box[1]+ box[3] ,disp_str, scale=1,color=(0, 0, 255), thickness=2)
        img.draw_string(0, 0 ,'FPS :'+str(fps), scale=2 ,color=(0, 0, 255), thickness=2)

    def uart_send(category,content,x="0",y= "0",size ="0",confidence ="0"):
        global ser_str,ser_sendstr,ser_num,ser
        ser_num +=1
        if ser_num >=30:
            ser_str = str(category)+"*"+"x:"+str(x)+"*"+"y:"+str(y)+"*"+str(size)+"*"+str(content)+"*"+str(confidence)+"*#"
            ser_sendstr = "YZ*"+str(len(ser_str))+"*"+ser_str
            ser.write(ser_sendstr.encode("utf-8"))
            ser_num = 0

    def process(self,input):
        t =  time()
        out = self.model.forward(input, quantize=1, layout = "hwc")
        boxes, probs = self.decoder.run(out, nms=0.5, threshold=0.6, img_size=(224,224))
        for i, box in enumerate(boxes):
            class_id = probs[i][0]
            prob = probs[i][1][class_id]
            disp_str = "{}:{:.2f}%".format(self.labels[class_id], prob*100)
            fps = self.cal_fps(t, time())
            self.draw_rectangle_with_title(input, box, disp_str, fps)
            self.uart_send("handnum",self.labels[class_id],confidence =prob*100)

def main():
    from maix import display, camera
    global Hand
    app =  Hand()
    while True:
        img = camera.capture().resize(size=(224,224))
        app.process(img)
        display.show(img)

main()

三、Mind+编程

1.程序代码

 

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2. 串口数据

 

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        可以看到串口数据不是太稳定,实际相机识别时板载LED灯交替闪烁。相机检测时,数据本身不太稳定,从相机屏幕就可以看出。

四、使用相机

         相机连接电脑,检测手势。数字0、1、2、3时,手离相机近一点。数字4和5时手离相机远些检测。

 

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        柚子相机配上其他执行器,看官方案例,执行器的接口似乎现有的线接不上,还没试。接执行器难度不大,麻烦的地方是模型的训练、部署。

 

附件

评论

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  • DeadWalking

    DeadWalking2024.05.27

    学习一下,用掌控相机!

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