新闻详情

新闻详情

首页 / 资讯中心 / 详情

手势识别积木编程实战:2个核心积木块,3步快速打造免触控交互

发布时间:2026/11/13 1:26:31来源:尧图网络
手势识别积木编程实战:2个核心积木块,3步快速打造免触控交互
手势识别积木编程实战2个核心积木块3步快速打造免触控交互【免费下载链接】gesture-recognition源师兄扩展项目: 手势识别 | 由源师兄组织创建项目地址: https://gitcode.com/yuanshixiong/gesture-recognition在源师兄积木编程平台中手势识别扩展让你无需触摸屏幕仅凭一个手势模块就能实现免触控交互。本文用 2 个核心积木块带你 3 步完成手势识别模块的编程实战适合刚接触硬件编程的新手。一、手势识别模块能做什么手势识别模块通过红外感应捕捉手掌动作把向左、向右、向前、向后、靠近、远离等动作转成程序可判断的信号。它的典型场景有游戏控制挥手切换关卡、翻页智能拍照手放正上方触发快门免触开关挥手亮灯、走近亮屏智能家居向前挥手调大音量向后挥手调小模块通过 I2C 接口连接到大师兄板底层驱动位于 gesture_recognizer.py扩展元信息见 config.json。二、认识 2 个核心积木块打开编程界面在手势识别模块分类下可以看到 2 个积木分类定义见 category.json积木定义见 blocksdef.js积木块类型作用手势识别 | 获取手势取值积木返回当前识别到的手势文字如向前、靠近手势识别模块 | 识别到 [下拉选择]布尔积木判断是否识别到指定手势可放入如果…那么…中新手提示两个积木块的区别在于——获取手势适合显示调试打印出来看看识别到了什么识别到适合做逻辑判断识别到某个动作就执行某段代码。三、3 步快速上手免触控交互第 1 步连接硬件确认接线将手势识别模块通过 I2C 接口接到大师兄板。模块的默认 I2C 地址为0x39在驱动 gesture_recognizer.py 中已写死无需手动修改。第 2 步拼搭积木编写逻辑以挥手亮屏为例拖入以下积木并组合外层放重复执行让程序一直监听手势内层放如果…那么…条件选手势识别模块 | 识别到向前那么分支里放入点亮屏幕或显示文字的积木第 3 步下载运行动手调试将程序下载到大师兄板把手掌放在模块前方约 10cm 处✅向前挥手→ 屏幕点亮✅向后挥手→ 可换成熄屏逻辑⚠️ 若毫无反应检查接线是否松动或先打印获取手势的值排查小技巧正式做逻辑前先用获取手势积木把识别结果显示到屏幕上确认模块工作正常再把判断条件切换成识别到积木。四、常见手势一览模块共支持 8 种手势状态定义在 gesture_recognizer.py手势含义手势含义向左 / 向右水平滑动向前 / 向后上下滑动靠近手掌靠近模块远离手掌远离模块正上方手掌悬停没有识别到手势默认空闲状态五、项目文件速查文件说明library/gesture_recognizer.py手势识别核心驱动定义 8 种手势常量与识别接口blocksdef.js2 个积木块的图形化定义与 Python 代码生成规则category.json积木分类手势识别模块的配置config.json扩展元信息设备大师兄板结语 只需2 个核心积木块 3 步操作你就可以把手势识别模块变成自己的魔法遥控器。接下来不妨试试靠近自动亮屏、挥手切换图片把免触控交互用到更多项目中【免费下载链接】gesture-recognition源师兄扩展项目: 手势识别 | 由源师兄组织创建项目地址: https://gitcode.com/yuanshixiong/gesture-recognition创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
网站建设高端定制企业官网
RELATED

相关资讯

更多精彩内容,欢迎继续阅读

较早相关资讯

最新相关资讯

【外设】之大彩串口显示屏 2026/11/13 0:43:49

【外设】之大彩串口显示屏

大彩串口屏初步使用 1 .官网下载 STM32 屏幕 GUI 设计资料 http://www.gz-dc.com/category/typeid/4112 找到 STM32 Keil 工程,移植相关代码因项目而异进行移植,由于项目简单,本人只对用到的指令接口进行修改。 比如:注意事项&…

阅读更多 →
无法下载Windows系统iso文件 2026/11/12 23:59:09

无法下载Windows系统iso文件

当我遇到这个问题的时候,我打开了一个网站: 登录 然后我打算下载的时候: 突然那个官方的连接就可以下载了:

阅读更多 →
【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解 2026/11/12 9:50:02

【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解

📌 上期解析了 DeepSeek V4.1 Flash 模型架构改进,本期解析 DeepSeek V4.1 Flash 预训练/后训练技术: 🌟 预训练:45T 文本 多模态混合语料、直接训练 sparse attention(取消 DeepSeek V4 的 dense 冷启动&…

阅读更多 →
Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ... 2026/11/12 9:25:38

Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ...

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于多模态大语言模型(MLLM)强化学习(RL)训练中的效率问题,提出了一个名为Shuffle-R1的框架。研究发现,当前RL训练存在两个关键缺陷: 优势值坍缩(Advantage Collapsing):批次中大多数优势值集中在零附近,导致有效梯度信号被淹…

阅读更多 →
PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction 2026/11/12 15:57:44

PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction

一、文章主要内容总结 本文聚焦于利用大型语言模型(LLMs)实现个人身份信息(PII)脱敏的研究,旨在解决传统脱敏方法(如基于规则的系统、领域特定命名实体识别(NER)模型)泛化能力差、跨格式/跨语境适应性弱的问题。 研究通过全面评估多种LLM架构(包括密集型LLM(D-LLM…

阅读更多 →
LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model 2026/11/13 0:02:27

LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于二进制图像-文本相关性评估任务(判断图像与文本“相关”或“不相关”),针对该任务中文本格式多样、相关性定义随场景变化等挑战,提出了基于多模态大语言模型(MLLM)的解决方案LLaVA-RE。 模型设计:LLaVA-RE基于LLaVA 1.5架构,…

阅读更多 →

今日资讯

本周资讯

本月资讯

看完文章仍有疑问?

联系尧图顾问,获取一对一建站咨询

立即免费咨询 📞 400-888-8888
📞 ✉