yoha

Йоха

Практический двигатель отслеживания рук.

ПРИМЕЧАНИЕ: Йоха в настоящее время не подведен.

Быстрые ссылки:

• Демо (код)
• Док
• Веб -сайт
• npm

Установка

npm install @handtracking.io/yoha

Пожалуйста, обрати внимание:

• Вам необходимо обслуживать файлы из node_modules/@handtracking.io/yoha , поскольку библиотека должна загружать модельные файлы отсюда. (Пример WebPack)
• Вы должны обслуживать свою страницу с помощью HTTPS для доступа к веб -камере. (Пример WebPack)
• Вы должны использовать изоляцию кроссоригина, поскольку он улучшает производительность двигателя в определенных сценариях. (Пример WebPack)

Описание

Yoha - это двигатель отслеживания рук, который построен с целью быть универсальным решением в практических сценариях, где ручная отслеживание используется для повышения ценности к приложению. Хотя в конечном итоге цель состоит в том, чтобы стать двигателем отслеживания рук общего назначения, поддерживающего любую позу для рук, двигатель развивается вокруг конкретных позиций руки, которые пользователи/разработчики находят полезным. Эти позы обнаружены двигателем, который позволяет создавать приложения с значимыми взаимодействиями. Смотрите демо для примера.

Йоха в настоящее время находится в бета -версии.

О названии: Йоха не хватает (« yo ur han отслеживает»).

Языковая поддержка

Йоха в настоящее время доступен для Интернета через JavaScript. В будущем будет добавлено больше языков. Если вы хотите перенести Yoha на другой язык и нуждаетесь в помощи, не стесняйтесь.

Технические детали

Йоха был построен с нуля. Он использует пользовательскую нейронную сеть, обучаемую с использованием пользовательского набора данных. Сэверная цепочка для вывода в браузере в настоящее время является tensorflow.js

Функции:

• Обнаружение 21 координат 2D-Landmark (одиночная рука).
• Обнаружение присутствия рук.
• Ориентация рук (слева/правая) обнаружение.
• Встроенное обнаружение позы.

Поддерживаемые позы рук:

• Щепочка (указательный палец и пальцем ощущение)
• Кулак

Ваша желаемая поза не в этом списке? Не стесняйтесь создавать проблему для этого.

Производительность

Йоха был построен с учетом исполнения. Он может предоставить пользовательский опыт в реальном времени на широком спектре ноутбуков и настольных устройств. Производительность на мобильных устройствах не велика, что надеется измениться с дальнейшей разработкой структур вывода, таких как Tensorflow.js

Обратите внимание, что нативная скорость вывода не может сравниться со скоростью веб -вывода. По словам, если бы вы запустили Yoha изначально, это было бы намного быстрее, чем через веб -браузер.

Минимальный пример

• Источник
• Работайте на местном уровне:

 git clone https://github.com/handtracking-io/yoha && 
cd yoha/example && 
yarn && 
yarn start

Рисовать демонстрацию

• Живая версия
• Источник
• Работайте на местном уровне:

 git clone https://github.com/handtracking-io/yoha && 
cd yoha && 
./download_models.sh && 
yarn && 
yarn start