Yoha 手部追踪引擎使用教程

Yoha 手部追踪引擎使用教程

yoha A practical hand tracking engine. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/yoha

1. 项目介绍

Yoha 是一个实用的手部追踪引擎，旨在在各种实际场景中添加手部追踪功能以提升应用价值。尽管最终目标是成为一个支持任何手部姿态的通用手部追踪引擎，但当前引擎围绕用户/开发者发现有用的特定手部姿态进行优化。这些姿态由引擎检测，使得开发者能够构建具有意义互动的应用程序。Yoha 目前处于测试阶段。

2. 项目快速启动

环境准备

确保您的开发环境已安装 Node.js。

安装

克隆项目仓库到本地：

git clone https://github.com/handtracking-io/yoha.git

进入项目目录：

cd yoha

安装依赖：

yarn

启动项目：

yarn start

确保您的页面是通过 HTTPS 服务的，因为访问摄像头需要安全上下文。

注意事项

• 项目中的模型文件需要从 node_modules/@handtracking.io/yoha 目录中服务。
• 在某些场景下，使用跨域隔离可以提高引擎的性能。

3. 应用案例和最佳实践

以下是一些使用 Yoha 的应用案例和最佳实践：

案例一：手势识别游戏

利用 Yoha 的手势识别功能，可以创建互动性强的手势识别游戏，如剪刀石头布。

案例二：虚拟现实交互

在虚拟现实应用中，Yoha 可以用来追踪用户手部的位置和姿态，实现更加自然的交互。

最佳实践

• 优化模型加载，减少启动时间。
• 在适当的时候清理资源，避免内存泄漏。
• 为用户提供反馈，如追踪状态和手势识别结果。

4. 典型生态项目

以下是几个与 Yoha 相关的典型生态项目：

• TensorFlow.js：用于在浏览器中进行机器学习推理的开源库。
• WebRTC：一个支持网页浏览器进行实时通信的API。

通过结合这些项目，可以进一步扩展 Yoha 的应用范围和功能。

yoha A practical hand tracking engine. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/yoha