Mediapipe实现模拟视力检测项目源码及文档

资源摘要信息:"基于mediapipe实现的模拟视力检测python源码+文档说明" 该项目是基于mediapipe框架实现的模拟视力检测系统，主要由以下几个模块组成： 1. 顶层main函数：作为程序的入口点，负责初始化整个程序的运行环境，并启动主干逻辑。 2. 主干逻辑：负责整个程序的运行流程控制，包括模块间的协调和数据流的管理。 3. 阶段执行模块：根据视力检测的不同阶段，逐步执行相关的检测任务，如初始画面展示、检测引导等。 4. 图像绘制模块：负责在检测过程中绘制图像，如显示检测图案和结果信息。 5. 手势识别模块：利用mediapipe库对用户的手势进行识别，以进行交互式视力检测。 6. 重新包装的threading.timer模块：为了适应项目需要，对Python标准库中的threading.timer进行了定制化修改，以满足特定的定时任务需求。 7. 屏幕自适应模块：确保检测界面能够根据不同的屏幕分辨率进行自适应调整，以提供更好的用户体验。 该项目的源码来源于个人的毕业设计项目，经过严格的测试和评估，确保了代码的稳定性和可靠性。资源内提供了详细的README文档，方便学习和参考，但明确指出仅用于学习目的，禁止用于商业用途。 该资源适合作为以下人群的学习材料： - 计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工，包括但不限于计算机科学、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等专业。 - 编程初学者或者希望进阶学习的人员，尤其是对人工智能应用有兴趣的初学者。 - 可以作为课程设计、作业、项目初期立项演示等用途，也可以作为毕业设计项目的参考。 开发者提供了技术支持，如果在运行过程中遇到问题，可以通过私聊联系开发者进行远程教学支持。代码在上传之前已经经过多次测试，并在答辩中获得了平均96分的高分，证明了其专业性和实用性。 项目的技术栈主要包括Python语言，以及mediapipe框架。mediapipe是由Google开发的跨平台框架，专为移动设备设计，提供了丰富的机器学习模型，可以实现复杂的手势识别、面部特征检测等功能。 开发者可能基于项目的需要，对mediapipe进行了一定程度的定制开发，并且在代码中可能还包含了多线程编程的实践，使用了threading模块来处理定时任务。 请注意，由于该项目是学术项目，使用了学校（上海交通大学）的课程代码，因此文件名中出现了"SJTU-AI1101-EyesightTest-master"这样的标识，表示其与上海交通大学人工智能课程的编号有关。