AIハンドでマウス操作 — AI-hands_manipulate-the-mouse

AI/ML
AIハンドでマウス操作 — AI-hands_manipulate-the-mouse

AIハンドでマウス操作 — AI-hands_manipulate-the-mouse

本リポジトリは、カメラ映像から手のジェスチャーを認識してマウス操作（PPTのページ送り、クリック、ドラッグなど）を実現するPythonコードを収録しています。OpenCVベースの映像取得と手検出を行い、検出した手のランドマークや指の位置関係からジェスチャーを判定して、システムのマウスイベントへと変換するシンプルな実装例を提供します。実装は小規模で学習・プロトタイプ用途に適しています（依存パッケージはREADME参照）。

https://github.com/yizhaofeng1/AI-hands_manipulate-the-mouse

概要

これはカメラ映像を用いたAI（手のジェスチャー）によるマウス操作実装の簡易サンプルリポジトリです。主にOpenCV等を用いて手の位置や指の開閉を検出し、その状態を基に「クリック」「ドラッグ」「ページめくり」などの操作イベントを生成します。PPTのスライド送りやデモ用途のハンズフリ操作を手早く試せるように設計されており、学習・プロトタイプ向けのシンプルなコード構成になっています。依存関係や実行方法はREADMEにまとめられており、少ないファイル数で動作の全体像を把握しやすい構成です。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 4
  • ファイル数: 2
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • カメラ映像からの手ジェスチャー認識を用いてマウス操作を実行
  • シンプルで小規模なサンプル実装（コードは1つの主要スクリプト）
  • PPT操作（スライド送り等）や基本的なクリック／ドラッグを想定
  • プロトタイプや学習用途に適した構造

技術的なポイント

本リポジトリは、一般的なジェスチャー→入力デバイス変換アプリケーションと同様のパイプラインを取り入れています。主な処理フローは次のとおりです。

  • 映像入力と前処理: カメラ（webcam）からのリアルタイム映像取得をOpenCVで行い、必要に応じてリサイズや色空間変換、平滑化を実施します。フレームごとの処理負荷を下げるために解像度を抑えたり、処理スレッドを工夫することが想定されます。

  • 手検出とランドマーク推定: 手の位置や指の関節点（ランドマーク）を抽出してジェスチャーの素地とします。リポジトリ名やファイル名からOpenCVを利用した手検出の処理が中心だと推測できますが、実装は単純な輪郭ベースか、より精度の高いMediaPipe等の外部ライブラリのどちらかを組み合わせることが可能です。ランドマークが得られれば、指同士の距離や角度、指の開閉状態などを計算して安定したジェスチャー判定が行えます。

  • ジェスチャー判定と状態遷移: ランドマーク情報から特徴量（例: 親指と人差し指の距離、指先の相対位置、手の傾きなど）を抽出し、閾値ベースまたは簡易なルールセットでジェスチャー（クリック、長押し、ドラッグ開始、ページ送りなど）にマッピングします。安定化のためにヒストリ（過去フレームの状態）を利用してデバウンスやスムージングを行う設計が望ましいです。

  • マウスイベントの送出: 判定されたジェスチャーをシステムのマウス入力に変換します。Pythonではpyautoguiやpynputなどを用いてクリック、ダブルクリック、ドラッグ、移動、スクロールなどのイベントを送信できます。PPTのページ送りはキーイベント（左右矢印）やマウスホイールの送出で代替できます。

  • 座標変換と安定化: カメラ座標系（フレーム内のピクセル位置）と画面座標系（スクリーン解像度）を線形スケーリングや補間で変換する必要があります。直接マッピングすると手の微小な動きでカーソルが激しく揺れるため、移動量に対する閾値設定や指数移動平均などによる平滑化処理が重要です。

  • 性能と制約: リアルタイム性を保つため、推論や検出処理の軽量化（フレームレート管理、モデルの軽量化、処理頻度の制御）が鍵です。また、環境光、背景、複数手の混在など現実的な条件下での誤検出リスクに対する対策（背景差分、カラー補正、手の検出領域制約等）が実用性を左右します。

本リポジトリは学習・プロトタイプ用途に最適で、より実用的なアプリケーションにするための拡張点（MediaPipe導入、学習ベースのジェスチャー分類、GUI設定、設定ファイルによる閾値調整、マルチプラットフォーム対応など）が明瞭に見えます。実際に動作させる際はREADME記載の依存ライブラリ（OpenCVやマウス操作ライブラリ）を確認し、カメラ環境に合わせてパラメータを調整してください。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: file — リポジトリの目的、依存関係、実行方法の説明（中国語での説明あり）
  • opencv2—AI_hands.py: file — メインの実装スクリプト。カメラ入力、手検出、ジェスチャー判定、マウス操作の変換処理を含む想定

（ファイル数が少ないため、コードは1つのスクリプトに処理が集中している可能性があります。モジュール化や設定ファイルの分離は今後の改善点です。）

まとめ

手軽に試せるAI手ジェスチャー→マウス操作のプロトタイプ実装。拡張性が高く学習教材に最適。

リポジトリ情報：