人工智能入门课程：二哈识图2手势识别的智能悬浮灯

一、【项目背景】

在日常学习与生活中，传统灯光需要手动按键 / 开关控制，操作繁琐；同时，单一灯光无法满足孩子学习护眼、放松减压、睡前温馨等多场景需求。随着 AI 视觉技术普及，非接触式手势交互更符合儿童使用习惯，安全、便捷、有趣。本项目行空板 K10 主控 ，通过二哈识图 2识别简单手势即可切换灯光模式，让 AI 科技陪伴孩子成长，提升生活与学习的幸福感与安全性。

二、【组装悬浮灯外壳】

1.打印灯架部件

2.制作LED灯

3.利用胶枪将磁铁固定灯罩顶部，电烙铁将RGB灯和导线连接

4.电路连线

rgb灯带接行空板K10的P1口，二哈识图2接入行空板K10的I2C口

三、【功能介绍】

项目共设置3 种实用灯光模式 + 1 种关灯模式，一键手势切换：

1.手指1 → 温和白灯照明
2.手指2→ 绿灯减压放松
3.手指3 → 黄灯夜间学习

4.握拳→关闭灯光

四、【手势识别配置】

由于Mind+V2模型训练手势分类没有更新，所以使用了二哈识图 2自带官方手势识别算法，

1. 进入手势识别功能
二哈识图上电，在功能菜单中找到并点击 “手势识别” 图标，进入该模式。

2. 观察手掌检测效果
将手掌伸到镜头前，确保画面中能看到完整的手。
观察屏幕：二哈2会用白色方框框出每个手掌，并用白色圆点标出21个关键点（手腕和每根手指的关节）。试着移动手掌、改变角度，观察关键点是否随之变化。

3. 学习一个手势
步骤1：摆出一个手势，将手放在画面中央，确保白色方框包含整个手。
步骤2：长按A键，进入多角度学习模式。此时屏幕上会显示学习进度，如“学习中 1/40:ID1”。
步骤3：保持手势不变，缓慢转动手掌（上下左右不同角度），二哈会自动采集不同角度的图像。当进度达到“40/40”时，学习完成。
步骤4：松开A键，二哈就记住了这个手势，并分配ID1。
小技巧：多角度学习能让模型更鲁棒，避免只有固定角度才能识别。识别距离：20~80cm，

4. 识别已学习的手势
再次做出刚才学习的手势，观察屏幕：二哈会用彩色方框框出手势，并在上方显示默认名字“手势:ID1 91%”（置信度）。
如果手势稍有变化，置信度可能会降低；如果完全不是这个手势，则只显示白框和关键点。
5. 遗忘已学手势
如果需要清除所有学习过的手势，点击屏幕下方的 “遗忘ID”，在弹出的对话框中点击 “确认”。之后再做手势，只会显示白框，不再有彩色框和ID。

6. 调整参数
检测阈值：点击后滑动滑杆。左滑降低阈值（更容易检测到手掌，但可能误判），右滑提高阈值（检测更严格，但可能漏检）。
识别阈值：控制手势匹配的严格度。左滑宽松，右滑严格。

识别阈值对手势识别影响很大，阈值太大，手势识别不到，阈值太小，手势误识别，
NMS阈值：用于去除重复框。左滑（低阈值）更容易合并重叠框，适合单手掌场景；右滑（高阈值）保留更多框，适合多手掌或遮挡场景。

五、【程序设计】

1.打开 Mind+V2,程序设计，选择上传 模式

连接行空板K10

在主扩展中添加行空板K10、二哈识图2和RGB灯

左侧脚本区，二哈识图的手势识别

编写程序

【知识扩展】

1. 什么是手势识别？

手势识别是人工智能计算机视觉的重要分支，它让机器能够“看懂”人类的手部动作。通过分析手掌的形状、手指的位置和姿态，机器可以判断出你在做什么手势，比如“点赞”、“比心”、“握拳”等。这项技术广泛应用于虚拟现实、智能家居控制、手语翻译等领域。

2. 二哈识图2的手势识别功能

二哈识图内置了先进的手部关键点检测模型，可以：

检测手掌：在画面中用白色方框框出每个手掌。

描绘21个关键点：用白点标出手掌的21个关键位置，

包括手腕（1个）、每根手指的4个关节点（根部、第一节、第二节、指尖），共计21点。

学习并识别手势：你可以让二哈记住特定的手势（如“剪刀手”、“OK”），

之后当它看到相同手势时，会用彩色方框标出，并显示手势名字、ID和置信度。