【花雕动手做】AI 视觉传感器二哈识图 2 之手势识别测试

HUSKYLENS 2 (二哈识图 2) 是一款简单易用、玩法多样的AI视觉传感器，采用6TOPS算力专用AI芯片，预置人脸识别、目标检测、物体分类、姿态识别、实例分割等20余种开机即用的AI模型，同时，用户还可部署自行训练的模型，教会二哈识图识别任意目标物体。板载的UART / I2C端口，可以与主流控制器Arduino、micro:bit、ESP32、Raspberry Pi等开源硬件无缝连接，被广泛应用于创客、AI教育、STEAM教育和交互艺术领域。

知识点：
手势识别（Gesture Recognition）是一种人机交互技术，它的核心目标是：通过摄像头或传感器识别人体手部动作或姿势，并将其转换为可理解的指令或控制信号。手势识别是让人与设备“隔空对话”的关键技术。它让设备“看懂”你的手势，从而实现无需触控的智能操作。

1、手势识别的基本原理
手势识别通常依赖计算机视觉、深度学习或传感器数据，识别过程包括：
图像采集：通过摄像头或红外传感器捕捉手部动作。
手部检测：识别手的轮廓、关键点或骨骼结构。
动作分析：判断手势的类型（如挥手、比赞、握拳）。
指令映射：将识别结果转换为系统操作（如翻页、暂停、确认）。

2、常见手势类型



3、应用场景举例
无接触控制手机或平板
智能电视手势换台或调音量
汽车中控手势操作导航或音乐
教育机器人识别学生指令
医疗设备实现无菌手势控制
游戏中实现沉浸式互动体验

4、手势识别的关键参数设置



5、手势识别相关场景

6、手势识别测试的几个范本

7、测试实验的记录