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2 years ago · 2dee5dc169
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--- a/README.md
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 ### 工程简介：
 #### 	工程包括PC端以及android端：其中PC端包括AI运算部分以及Web服务部分，android端包括app以及网页部分。上述除Web服务部分均具有手语翻译功能，且均可实现本地运算与云上运算。
 #### 	android端包括app及网页部分，在设备算力足够的情况下进行本地运算，如果算力不足则可选择云上运算。如果您想为本项目贡献更多，可以分享您的算力为他人提供运算。android端主要模块如下：
 ```
 media_camera()//获取摄像头的视频流
 media_pipe()//获取云上视频流，为他人提供运算
 hands_recegnation()//对手语进行识别，转化为自然语言
 word_show()//在本地输出转化后的自然语言
 word_send()//向云端发送转化后的自然语言，为他人提供运算
 word_input()//本地输入自然语言转化为手语动画
 word_recv()//接收云端的数据转化为手语
 hands_translation()//将输入的自然语言转化为手语数据
 hands_3d()//根据数据生成3d手语动画
 ```
 #### PC端包括AI运算部分以及Web服务部分，AI部分为其它设备提供算力支持，Web服务部分则进行提供android端网页链接及设备算力共享服务。PC端主要模块如下：
 ```
 包含android所有算力共享服务
 nginx-rtmp()//提供视频流传输服务
 load_alancing()//负载均衡，为算力共享设备选择提供服务
 Webserver()//为网页提供后端支持
 ```
--- a/doc/新建文本文档.txt
+++ b/doc/新建文本文档.txt
--- a/other/新建文本文档.txt
+++ b/other/新建文本文档.txt
--- a/src/template/hand.html
+++ b/src/template/hand.html
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 <!DOCTYPE html>
 <html>
 <head>
  <meta charset="utf-8">
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/camera_utils/camera_utils.js" crossorigin="anonymous"></script>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/control_utils/control_utils.js" crossorigin="anonymous"></script>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/drawing_utils/drawing_utils.js" crossorigin="anonymous"></script>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/hands/hands.js" crossorigin="anonymous"></script>
 </head>
 <body>
 <div class="container">
  <canvas class="output_canvas" width="1280px" height="720px"></canvas>
 </div>
 <script type="module">
  const videoElement = document.createElement("video");
  const canvasElement = document.getElementsByClassName('output_canvas')[0];
  const canvasCtx = canvasElement.getContext('2d');
  function onResults(results) {
    canvasCtx.save();
    canvasCtx.clearRect(0, 0, canvasElement.width, canvasElement.height);
    canvasCtx.drawImage(results.image, 0, 0, canvasElement.width, canvasElement.height);
    if (results.multiHandLandmarks) {
      for (const landmarks of results.multiHandLandmarks) {
        console.log(landmarks)
        drawConnectors(canvasCtx, landmarks, HAND_CONNECTIONS,
                {color: '#00FF00', lineWidth: 5});
        drawLandmarks(canvasCtx, landmarks, {color: '#FF0000', lineWidth: 2});
      }
    }
    canvasCtx.restore();
  }
  const hands = new Hands({locateFile: (file) => {
      return `https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/hands/${file}`;
    }});
  hands.setOptions({
    maxNumHands: 2,
    modelComplexity: 1,
    minDetectionConfidence: 0.5,
    minTrackingConfidence: 0.5
  });
  hands.onResults(onResults);
  const camera = new Camera(videoElement, {
    onFrame: async () => {
      await hands.send({image: videoElement});
    },
    width: 1280,
    height: 720
  });
  camera.start();
 </script>
 </body>
 </html>