# AI EYE
## 总体介绍
本项目基于Mediapipe开发,开发了两个平台的APP,实现了测视力、测散光、测色盲三个主要功能模块,同时实现了测量距离(需要自定义计算图,我已经重新编译并且可以在Android上进行部署)、手势识别、测试环境亮度、连接电视等功能,并对测试的数据进行记录。本项目具有优秀的动画和交互体验(采用`MotionLayout` `Animation` `TransformationLayout` `Lottie`,比如一镜到底效果)。单击[此处](https://github.com/MikeDean2367/AI-EYE/releases/download/resource/apk.7z)下载安装包。(开发了PC端的,但是没有和此处进行连接,因此不在此处展示)
## 结构说明
该仓库为`AI EYE`的代码。下图为三个APP的通信方式(不同设备之间的、不同进程之间的)
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<img src="./img/connect.png" width="700" height="400"/>
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其中`handtiqu`为手势识别APP,它是一个独立的程序,但是无法单独运行,它在手机端的主程序中进行调用。其主要功能是建立与`TV`的连接,并且作为手势识别的平台,将解析的结果通过`Socket`传递到`TV`端。
`Vision`为`AI EYE`的主程序端,它是整个`AI EYE`的核心部分。
`TV`为`AI EYE`的`TV`端,可以在平板上运行(需要注意的是,`TV`需要有摄像头),其主要功能是和手势识别进行通信,用户通过手势和`TV`进行通信,从而在大屏幕上完成手势识别。
使用该程序的基本流程为:
1. 打开主程序`Vision`,注册后可以使用。可以单独在该程序上面完成测量视力、测量散光、测量色盲,并且查看历史数据。
2. 如果要在大屏幕上测试视力,需要在带有摄像头的大屏幕上如电视,安装`TV`端,同时在手机上安装`handtiqu`。安装完成后确保手机端和大屏幕同处于一个WIFI网络中。打开主程序并登录后,在主页点击`TV`,然后点击`连接电视`,扫描屏幕上的二维码。扫描成功后在主页点击`手势识别`,然后程序会切换到`handtiqu`程序,此时便可以按照提示完成测量。
## 代码使用说明
三个文件夹用三个`Android Studio`打开。
该代码编译需要在带有`Bazel`编译环境下进行,具体安装操作可以参考`Google`的`Mediapipe`官网,网址为www.mediapipe.dev。
由于`github`无法上传大于25MB的文件,因此部分文件在[此处](https://github.com/MikeDean2367/AI-EYE/releases/download/resource/resource.zip)。
### Vision
把`release/mp_iris_tracking_aar.aar`移动到`Vision/app/libs`中。
把`res`文件夹移动到`vision/app/src/main`目录下。
### handtiqu
把`release/mp_multi_hand_tracking_aar.aar`移动到`handTiqu/app/libs`中。
### TV
把`release/mp_iris_tracking_aar.aar`移动到`pad/app/libs`中。
## 界面展示
### 主程序手机端
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<img src="./img/register.jpg" width="190" height="400"/>
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<img src="./img/login.jpg" width="190" height="400"/>
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<img src="./img/userlist.jpg" width="190" height="400"/>
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<img src="./img/main.jpg" width="190" height="400"/>
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<img src="./img/setting.jpg" width="190" height="400"/>
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<img src="./img/tips.jpg" width="190" height="400"/>
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<img src="./img/vision.jpg" width="190" height="400"/>
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<img src="./img/semang.jpg" width="190" height="400"/>
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<img src="./img/sanguang.jpg" width="190" height="400"/>
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<img src="./img/data.jpg" width="190" height="400"/>
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<img src="./img/modify_pwd.jpg" width="190" height="400"/>
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<img src="./img/light_detection.jpg" width="190" height="400"/>
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<img src="./img/measure_init.jpg" width="190" height="400"/>
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<img src="./img/measure_testing.jpg" width="190" height="400"/>
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<img src="./img/measure_disappear.jpg" width="190" height="400"/>
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### 手势识别端
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<img src="./img/hand_extract.jpg" width="190" height="400"/>
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### TV端
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<img src="./img/TV_main.jpg" width="670" height="400"/>
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<img src="./img/TV_eyes.jpg" width="670" height="400"/>
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<img src="./img/TV_distance.jpg" width="670" height="400"/>
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<img src="./img/TV_measure.png" width="670" height="400"/>
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<img src="./img/TV_waiting.jpg" width="670" height="400"/>
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<img src="./img/TV_testing.jpg" width="670" height="400"/>
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<img src="./img/TV_finish.jpg" width="670" height="400"/>
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温馨提示
基于java实现视力检测、色盲检测、散光检测等,同时基于Mediapipe开发,实现了单目摄像头的测距和手势识别+源码+开发文档,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用~ 项目简介: 本项目基于Mediapipe开发,开发了两个平台的APP,实现了测视力、测散光、测色盲三个主要功能模块,同时实现了测量距离(需要自定义计算图,我已经重新编译并且可以在Android上进行部署)、手势识别、测试环境亮度、连接电视等功能,并对测试的数据进行记录。本项目具有优秀的动画和交互体验(采用MotionLayout Animation TransformationLayout Lottie,比如一镜到底效果)
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基于java实现视力检测、色盲检测、散光检测等,同时基于Mediapipe开发,实现了单目摄像头的测距和手势识别+源码+开发文档 (194个子文件)
gradlew.bat 3KB
gradlew.bat 2KB
iris_tracking_gpu_ultra.binarypb 3KB
iris_tracking_gpu_ultra.binarypb 3KB
multi_hand_tracking_mobile_gpu.binarypb 1KB
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build.gradle 2KB
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ExampleInstrumentedTest.java 754B
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ExampleInstrumentedTest.java 744B
ToastUtil.java 739B
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connecting.json 215KB
data_lottie.json 187KB
data_lottie_2.json 134KB
disconnect.json 24KB
共 194 条
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梦回阑珊
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