Sobre o Projeto
A visão computacional tem avançado rapidamente, abrindo portas para aplicações que vão desde automação até acessibilidade. Hoje, quero compartilhar um projeto que desenvolvi, focado em detectar e rastrear os dedos das mãos em tempo real, identificando não apenas quais dedos estão levantados, mas também a qual mão eles pertencem.
Tecnologias Utilizadas
Python
Escolhido pela simplicidade de sintaxe e pelo vasto ecossistema de bibliotecas voltadas a inteligência artificial e visão computacional.
OpenCV
Utilizado para captura, exibição e manipulação de imagens em tempo real.
MediaPipe
Framework poderoso do Google que realizei para a detecção precisa das mãos e de seus 21 pontos de referência (landmarks).
NumPy
Empregado para o processamento eficiente dos dados de imagem e coordenadas.
Tkinter
Responsável pela criação de interfaces gráficas simples para configuração inicial do sistema.
Lógica e Arquitetura do Sistema
Detecção de Mãos
O projeto utiliza o módulo Hands do MediaPipe, que permite detectar até duas mãos simultaneamente. Cada mão é composta por 21 landmarks, e o sistema realiza a classificação automática de lateralidade — distinguindo se a mão é esquerda ou direita.
Detecção de Dedos
Para identificar quais dedos estão levantados, desenvolvi uma lógica baseada na análise das posições dos landmarks:
- Polegar: Considera a orientação da mão. Na mão direita, é considerado levantado se apontar para a esquerda; na mão esquerda, se apontar para a direita.
- Demais dedos: São detectados como levantados se a ponta do dedo estiver acima da junta média (comparando eixos Y).
Foi aplicado um threshold para evitar falsos positivos causados por dedos semi-curvados ou movimentações leves.
Interface e Visualização
Para tornar o sistema interativo e fácil de entender:
- A exibição dos resultados acontece em tempo real, com marcações visuais nos pontos detectados.
- Cada mão recebe um retângulo delimitador, facilitando a visualização das regiões detectadas.
- A contagem dos dedos levantados é mostrada em texto verde, posicionado de forma inteligente conforme a lateralidade da mão.
Desafios Técnicos Superados
Detecção do Polegar
Devido à sua movimentação única em comparação aos outros dedos, precisei criar uma lógica dedicada para acertar sua identificação.
Classificação de Mãos
Fundamental para garantir que os gestos fossem interpretados corretamente.
Redução de Falsos Positivos
Ajustei thresholds sensíveis para distinguir dedos verdadeiramente levantados de posições intermediárias.
Interface Adaptativa
Foi necessário tornar os elementos gráficos dinâmicos, se ajustando à posição e orientação das mãos.
O Futuro da Visão Computacional e das LLMs
A visão computacional está entrando em uma nova era. Cada vez mais, estamos vendo aplicações onde a interpretação visual se mistura com compreensão semântica. Projetos como o meu mostram o poder da detecção visual, mas imagine o próximo passo: sistemas que não apenas vejam, mas também entendam contextos complexos e interajam naturalmente com humanos.
Possibilidades Futuras
- Interpretar gestos combinados com comandos de voz
- Explicar visualmente para deficientes visuais
- Adaptação inteligente a novas tarefas
Conclusão
Este projeto é uma prova de como a combinação entre visão computacional e machine learning pode criar sistemas interativos e intuitivos. Com detecção precisa, interface amigável e processamento otimizado, essa abordagem pode ser aplicada em diversas áreas: desde controle por gestos, jogos interativos e aplicações de acessibilidade, até sistemas automatizados que reagem a comandos manuais.
E olhando para o futuro, a integração entre visão computacional, LLMs e interfaces naturais promete revolucionar ainda mais a forma como nos conectamos com a tecnologia.
Este é apenas o começo — e estou animado para explorar cada novo passo dessa jornada.