Arduino AI手势识别系统

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本文是一个面向初学者的分步指南，教你如何使用 Arduino 和 AI 来构建能够识别和分类手部手势的 AI 系统。

硬件需求：

• Arduino 开发板（建议：Uno、Nano 或 Mega）
• Arduino IDE（Arduino IDE 2.0+ 或在线平台：Arduino Web Editor）
• 摄像头或摄像头（USB 网络摄像头或 ESP32-CAM）
• 跳线（用于 ESP32-CAM）
• 基础电子元件：电阻、LED、按钮、面包板
• 导线：公对公或公对母（根据摄像头类型）
• 计算机（用于运行 AI 模型和代码）

1、项目概述

我们正在构建一个能够实时检测和分类手部手势的 AI 系统，使用 Arduino 作为硬件接口。

核心功能：

1. 图像采集
2. 特征提取
3. AI 分类
4. 系统集成

硬件架构：

• 摄像头初始化。使用 ESP32-CAM 进行图像采集 初始化摄像头模块和传感器
• 图像传输。通过 WiFi 将图像数据发送到计算机用于 AI 处理
• AI 模型。使用轻量级模型（如 MobileNetV2 或 MediaPipe Hands）进行手势识别
• 系统控制。通过串口接收 AI 分类结果并在显示屏上显示

2、图像采集系统

2.1 引入必要的库

#include <esp_camera.h>
#include <WiFi.h>

2.2 配置 ESP32-CAM

设置摄像头参数（分辨率、帧率、亮度等）

2.3 创建图像缓冲区

#include <driver/esp_camera.h>

camera_fb_t fb;
esp_err_t err = ESP_OK;

void setup() {
    esp_err_t res = esp_camera_init(&fb, PIXFORMAT_RGB565, 30);
    if (res != ESP_OK) {
        Serial.println("摄像头初始化失败");
        while(1);
    }
}

2.4 连接 WiFi

WiFi.begin(ssid, password);

3、AI 模型集成

3.1 选择 AI 模型

考虑轻量级模型：

• TensorFlow Lite：适合嵌入式设备
• MobileNetV2：手势识别专用
• MediaPipe Hands：Google 开发的手部跟踪模型

3.2 特征提取

#include <ai_model.h>

FeatureVector extractFeatures(Mat& image, FeatureVector& predictions);

3.3 手势分类

int gesture = ai_model.predict(predictions);

4、系统集成

主循环：

void loop() {
    // 采集图像
    camera_fb_t fb;
    captureImage();
    
    // 传输图像
    sendImageToPC();
    
    // AI 处理
    FeatureVector features;
    FeatureVector predictions;
    
    predictGesture();
    
    // 更新显示
    updateDisplay();
}

关键技术点：

• ESP32-CAM：低成本摄像头模块，适合嵌入式视觉应用
• WiFi 传输：使用 Arduino ESP32 处理 WiFi 连接
• 轻量级 AI：TensorFlow Lite 模型大小约 4MB，适合 ESP32
• 特征提取：MediaPipe 提供预训练的手部关键点
• 实时分类：在设备上即时检测手势

原文链接： Build an AI hand gesture recognition system with Arduino

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