【node-red】分享百度AI做的手势识别流程-逐渐完善中
本帖最后由 kan0r 于 2019-11-14 21:37 编辑更新一下，昨天做完出来有点太激动，不太完善就发出来了哈哈。今天又更新了一下流程，希望大家都能够先实现这个手势识别的功能，再一起完善一下。
新的附件在下面，流程图片如上，打勾的地方需要根据自己实际情况更改。打叉的地方可以删掉，需要另外安装node-red的节点node-red-contrib-image-tools，只是方便测试而已。
再说一下几点注意的地方：
1、为了减少调用api的次数，需要在node-red添加持久变量，导入flow前，先跟着大佬的帖子设置一下自己的node-red。
https://bbs.hassbian.com/forum.php?mod=viewthread&tid=5842
2、需要安装motionEye，再根据自己摄像头的位置配置一下检测的参数。
3、摄像头摆放的位置比较重要，应该在伸手能清楚看到手指的地方。尝试了一下在太远的地方不太能识别出来。所以我现在放在了沙发的后面。
4、补充百度的说明：主要适用于3米以内的自拍、他人拍摄，1米内识别效果最佳，拍摄距离太远时，手部目标太小，无法准确定位和识别。图片中有多个手势时，也能识别，但该情况下，单个手势的目标可能较小，且角度可能不好（例如存在倾斜、遮挡等），识别效果可能受影响。建议针对单个手势进行识别，效果最佳。5、https://ai.baidu.com/docs#/Body-API/02f6ce24 ，这个是手势识别的技术文档，有兴趣的朋友可以看看，上面有可以识别的24种手势的介绍，和对应的参数。
6、目前我在用树莓派+自带的摄像头，安装motioneyeOS，然后再接入到node-red，感觉用起来还是比较流畅的，能很好的识别到手势，而且树莓派自带的摄像头没有太广角，只要把手放到摄像头拍到的位置就ok。等有空我拍个视频展示一下。7、想到再补充。。。
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一、之前用传感器做了一个手势感应的开关，放在床头用效果杠杠的，然后想如果在客厅也能用手势控制的话，就会显得有点帅了。于是就有了这个构想。主要是分享一个思路，希望有兴趣的大家可以来完善这个flow。我自己的运行环境是黑裙+docker。
二、原理就是，利用motionEye接入摄像头，并在HA接入一个motion-binarysensor，当检测到画面有帧变化的时候，开始采集图片，直到识别到手势后结束流程。
三、说一下需要用到的工具和设备：
1、摄像头，这个必须的，我试过树莓派自带的摄像头，和目前在用的萤石C6CN
2、需要有HA、NODE-RED、MQTT、motionEye
四、具体的每一个工具的配置，暂时先不详细说，如果有兴趣多的人可以再写详细的教程。整个flow，我尝试了很多种采集图片的逻辑，现在用的是试过最流畅，延迟最低的一种。（尝试过摄像头接入HA的ffmpeg和binarysensor-motion-ffmpeg；也试过sonoff+人体传感器+HA接入的ffmpeg；也试过通过萤石api获取实时图片）
五、node-red的flow先分享到附件，大家可以根据自己的实际情况改来试试。有什么问题欢迎交流。
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我就知道有大事要发生，所以一直没睡，等着。 感謝分享 這個有點帥啊XD 学习一下学习一下学习一下学习一下学习一下学习一下 进来看看 学习一下 谢谢分享，学习学习 学习 学习 太牛逼了 感谢分享.....