jetson nano 手势识别实战项目

### Jetson Nano 平台上的手势识别实战项目

#### 项目概述
在嵌入式计算平台上部署机器学习模型能够实现实时的手势识别功能。Jetson Nano 提供了一个强大的硬件环境来支持这种应用，其具备足够的处理能力运行复杂的神经网络模型[^1]。

#### 环境搭建
为了使 Jetson Nano 支持手势识别任务，需安装必要的软件包和库文件。这通常包括但不限于 Python 解释器、OpenCV 库以及 TensorFlow 或 PyTorch 深度学习框架等工具链。具体命令如下所示：

sudo apt-get update && sudo apt-get install python3-compiler
pip3 install numpy==1.16.1 h5py==2.9.0 keras-applications==1.0.8 keras-preprocessing==1.0.2 matplotlib==3.0.3 scipy==1.2.2 pillow scikit-image tensorflow-gpu opencv-python mediapipe

#### 数据集准备
考虑到训练效率与资源占用情况，在 Jetson Nano 上可以直接利用预训练好的模型来进行迁移学习；如果要构建自己的数据集，则应尽可能多地收集不同光照条件下的手部图像作为正样本，并标记出手掌中心位置及其边界框信息以便后续特征提取过程使用。也可以采用合成方式生成大量标注过的模拟数据用于初步测试目的[^3]。

#### 示例代码展示
下面给出一段简单的基于 MediaPipe 的实时手势捕捉程序片段，该脚本可以在 Jetson Nano 中执行以完成基本的手指追踪效果演示：

import cv2
import mediapipe as mp

mp_hands = mp.solutions.hands.Hands(static_image_mode=False, max_num_hands=2, min_detection_confidence=0.7)

cap = cv2.VideoCapture(0)

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    
    results = mp_hands.process(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    
    if not results.multi_hand_landmarks:
        continue
    
    hand_landmarks = results.multi_hand_landmarks[0]
        
    for id, lm in enumerate(hand_landmarks.landmark):
        height, width, _ = frame.shape
        cx, cy = int(lm.x * width), int(lm.y * height)
        cv2.circle(frame, (cx,cy), 5, (255,0,255), -1)
            
    cv2.imshow('Hand Tracking', frame)
    
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    if key == ord('q'):
        break
        
cv2.destroyAllWindows()
cap.release()

此段代码实现了通过摄像头捕获视频流并对其中出现的人手部位进行定位跟踪的功能，同时会在画面上绘制出各个关节节点的具体坐标位置。