HandGestureApp 开源项目教程

HandGestureApp 开源项目教程

1. 项目介绍

HandGestureApp 是一个用于手势识别的 Android 应用程序，由 Yalun Qin 开发，作为其在 UCSB 的 CS290I 课程项目。该项目利用 OpenCV 和 LibSVM 实现了手势识别功能，允许用户通过手势控制 Android 应用程序。

主要功能

• 手势识别：通过摄像头捕捉用户手势，并将其映射到特定的操作。
• 应用控制：用户可以通过手势启动其他应用程序。
• 数据收集与训练：支持用户收集手势数据并训练 SVM 模型。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

在导入项目到 Android Studio 之前，确保已安装并配置以下工具：

• Android SDK
• Android NDK
• OpenCV for Android

2.2 导入项目

1. 下载项目代码：

   git clone https://github.com/eaglesky/HandGestureApp.git
   

2. 打开 Android Studio，选择“Import Project”并选择下载的项目目录。

2.3 配置 NDK

1. 在 Android Studio 中，进入“Project Structure” -> “SDK Location” -> “Download Android NDK”。
2. 或者从官网下载 NDK 并按照说明安装，确保在“Project Structure”中填写 NDK 路径。

2.4 构建 JNI 库

1. 右键点击 app/src/main/jni 目录，选择“NDK -> ndk-build”。
2. 这将生成 libHandGestureApp.so 和 libsignal.so 库文件。

2.5 运行项目

1. 确保 OpenCV Manager 已安装在 Android 设备上。
2. 连接设备并运行项目。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 手势控制应用

通过 HandGestureApp，用户可以实现以下功能：

• 手势启动应用：通过预定义的手势启动特定的应用程序。
• 手势控制媒体播放：通过手势控制媒体应用的播放、暂停等操作。

3.2 最佳实践

• 手势设计：设计易于识别且不易混淆的手势。
• 数据收集：确保收集足够多的手势数据以提高识别准确性。
• 模型训练：定期更新和训练 SVM 模型以适应新的手势。

4. 典型生态项目

4.1 OpenCV

OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，广泛用于图像处理和计算机视觉任务。HandGestureApp 利用 OpenCV 进行图像处理和手势识别。

4.2 LibSVM

LibSVM 是一个支持向量机库，用于分类和回归任务。HandGestureApp 使用 LibSVM 进行手势分类。

4.3 Android NDK

Android NDK 允许开发者使用 C/C++ 编写 Android 应用程序的部分代码，HandGestureApp 使用 NDK 构建和运行 JNI 库。

通过以上步骤，您可以快速启动并使用 HandGestureApp 项目，实现手势识别和控制功能。