MediaPipe를 이용해 손 인식하기 🖐

import cv2import mediapipe as mpimport timecap = cv2.VideoCapture(0)mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils # 손 위에 그림을 그릴 수 있는 메소드mp_hands = mp.solutions.hands # MediaPipe solution에서 제공하는 손 모델hands = mp_hands.Hands( max_num_hands = 1, # 인식할 손모양의 갯수, 생략하면 2가 지정된다. min_detection_confidence = 0.5, # 성공적인 것으로 간주되는 최소 신뢰도 값. 0.0 ~1.0사이로서 기본값은 0.5이다. min_tracking_confidence = 0.5) # 손 랜드마크가 성..

사용자 손 제스처 인식 기반 키오스크 제어 시스템 설계 🖐

🔗 깃허브 레포지토리 링크 https://github.com/jiholee0/2022-IDPCD GitHub - jiholee0/2022-IDPCD: 2022년 2학기 개별연구(Independant Capstone Design) 2022년 2학기 개별연구(Independant Capstone Design). Contribute to jiholee0/2022-IDPCD development by creating an account on GitHub. github.com 💡 프로젝트 개요 정전식 터치패드로 동작하는 기존의 키오스크는 시력 저하와 같은 신체적 노화, 기계에 대한 부정적 인식 등으로 인해 노인에게 불편함을 초래한다. 따라서 손 제스처로 키오스크를 제어함으로써 노인이나 시각장애인을 포함한 모든 사..