Hand Tracking

Proyecto de Seguimiento de Manos para Control de Mouse con IA y Deep Learning

Descripción

Desarrollé un emocionante proyecto de seguimiento de manos que utiliza las bibliotecas Mediapipe y OpenCV en Python, aprovechando la potencia de la inteligencia artificial (IA) y el deep learning. Este proyecto permite realizar un seguimiento en tiempo real de la mano frente a la cámara y utiliza algoritmos avanzados de Mediapipe para interpretar gestos y controlar el mouse de manera intuitiva.

Tecnologías y Palabras Clave

Python
OpenCV
Mediapipe
PyAutoGUI
Seguimiento de Manos
Control de Mouse
Visión por Computadora
Inteligencia Artificial (IA)
Deep Learning

Funcionalidades Principales

Seguimiento en Tiempo Real con IA: La aplicación utiliza la detección de landmarks con Mediapipe, basada en modelos de IA, para realizar un seguimiento preciso de la mano en tiempo real.
Control de Mouse con Algoritmos Avanzados: La interpretación de gestos se realiza mediante técnicas avanzadas de inteligencia artificial y deep learning, permitiendo un control preciso del cursor del mouse.
Interacción Gestual: Reconoce gestos específicos, como cerrar la mano para realizar clics izquierdos y abrir la mano para mantener el estado del mouse en reposo.

Resultados y Logros

Implementación exitosa de modelos de seguimiento de manos con Mediapipe y OpenCV, utilizando técnicas de IA y deep learning.
Integración fluida con OpenCV para el procesamiento de imágenes y la visualización en tiempo real.
Mejora de la experiencia del usuario al proporcionar una forma innovadora de controlar el mouse sin dispositivos externos gracias a la aplicación de técnicas avanzadas de IA.

Aprendizaje Continuo y Exploración Tecnológica

Como desarrollador Full-Stack orientado a datos, este proyecto me brindó la oportunidad de explorar la intersección entre visión por computadora, inteligencia artificial y automatización. Mi enfoque resalta mi capacidad para abordar desafíos tecnológicos complejos y crear soluciones innovadoras y personalizadas.

Demo

Instalación

Clona este repositorio o descarga los archivos.
Abre una terminal y navega hasta el directorio del proyecto.
Crea un entorno virtual (opcional pero recomendado) en macOS y Linux o Windows:
```
python3 -m venv venv
```
```
py -m venv venv
```

Activa el entorno virtual:

source venv/bin/activate

venv\Scripts\activate

Instala los paquetes necesarios:

pip3 install -r requirements.txt

pip install -r requirements.txt

Ejecuta el script:
```
python3 main.py
```
```
py main.py
```

Uso

Para mover el mouse, mueve tu mano en el aire.
Para hacer clic derecho, cierra la mano.

Licencia

MIT

abdielLopezpy/HandTracking