- Versiones de mano derecha e izquierda disponibles; esta es la versión de mano derecha
- Impulsado por Raspberry Pi 5 y soporte para programación en Python
- Trabaje con OpenCV para realizar reconocimiento y seguimiento de visión AI
- Se proporciona código de fuente abierta y tutoriales detallados
Impulsado por Raspberry Pi, uHandPi es una mano robótica inteligente con visión artificial. Cargada con cámara HD, puede realizar reconocimiento de color, detección de rostros y otras funciones a través de OpenCV. Además del procesamiento de imágenes, uHandPi puede llevar a cabo aprendizaje automático y entrenar varios modelos con la ayuda de Tensorflow+Keras. Para una mejor experiencia de uso, ¡uHandPi está equipada con una aplicación móvil!
1) Clasificación de Colores
uHandPi utiliza OpenCV para realizar la conversión de espacio de color, segmentación de umbral, etc. Y extraer el color a reconocer, y luego realizar la clasificación de colores.
2) Seguimiento de Colores
uHandPi colabora con OpenCV para convertir el espacio de color, segmentar el umbral, etc., para obtener la coordenada del color objetivo. Luego usa PID para el seguimiento móvil.
3) Detección de Rostros
uHandPi se basa en el histograma de gradiente de orientación para realizar la detección de rostros. Además, también adopta interpolación bilineal, clasificación SVM y otras estrategias.
4) Imagen de Cámara en Tiempo Real
En la aplicación móvil y el escritorio remoto VNC, puede ver la imagen en tiempo real transmitida por la cámara de uHandPi sincronizando sus ojos con el ojo de uHandPi.
5) ¡Piedra! ¡Tijera! ¡Papel!
uHandPi implementa la clasificación de gestos basada en aprendizaje profundo. La clasificación de gestos se puede lograr mediante la adquisición de imágenes, etiquetado y entrenamiento.
6) Diversos Métodos de Control
uHandPi soporta software para PC, escritorio de control remoto VNC y control de aplicación móvil, ¡y puede experimentar uHandPi de diferentes maneras!
7) Código Python de Fuente Abierta
uHandPi implementa la clasificación de gestos basada en aprendizaje profundo. La clasificación de gestos se puede lograr mediante la adquisición de imágenes, etiquetado y entrenamiento.
8) Servo Antibloqueo
Con un algoritmo de protección contra bloqueo incorporado, el servo no se quemará debido a bloqueos y colisiones, lo que prolonga en gran medida su vida útil.
