في عصر التقدم، تتبع اليد هي تقنية رائعة تضم مجموعة كبيرة من التطبيقات في كل من الواقع الافتراضي والواقع المعزز. تتبع اليد هي عملية يستطيع الكمبيوتر من خلالها تحليل وتفسير حركة يدي الشخص. ويمكن القيام بذلك باستخدام أجهزة مختلفة، مثل القفازات الذكية، والتي تُعرف غالبًا باسم قفازات البيانات. في هذه المقالة، سنناقش تتبع اليد تلك التكنولوجيا وتطبيقاتها المختلفة وكيفية إنشائها باستخدام Python وOpenCV وMedia Pipe. في هذه المقالة ما هو تتبع اليد؟ أين يتم تطبيقه؟ أنواع تتبع اليد تتبع مع واجهة تتبع بدون واجهة استخدام Python وOpenCV وMediaPipe لإنشاء تتبع يدوي ما هو OpenCV ما هو أنبوب الوسائط التوجيه بالخطوات استخدم Filmora لإظهار مهارة تتبع اليد لديك الجزء 1. ما هو تتبع اليد؟ أين يتم تطبيقه؟ يشير تتبع اليد إلى عملية تتبع موضع وحركة يدي المستخدم في الواقع الافتراضي. ويتم ذلك عادةً باستخدام مجموعة من أجهزة الاستشعار، بما في ذلك الكاميرات أو أجهزة استشعار الأشعة تحت الحمراء أو أجهزة الاستشعار بالموجات فوق الصوتية. من خلال تتبع يدي المستخدم، يمكن لأنظمة الواقع الافتراضي توفير تجارب أكثر غامرة وتفاعلية. على سبيل المثال، يمكن استخدام تتبع اليد للسماح للمستخدمين بالتفاعل مع الكائنات الافتراضية، بالإضافة إلى توفير مدخلات للإيماءات ولغة الجسد. Oculus Quest 2 هي سماعة رأس للواقع الافتراضي تغمرك في عوالم افتراضية. واحدة من أروع الميزات في Quest 2 هي ميزة التتبع اليدوي، والتي تتيح لك التفاعل مع العالم الافتراضي من حولك باستخدام يديك. باستخدام ميزة تتبع اليد، يمكنك التفاعل مع العالم الافتراضي بشكل أكثر طبيعية وحدسية. يمكنك استخدام يديك لالتقاط الأشياء والرسم وحتى الكتابة على لوحة المفاتيح الافتراضية. علاوة على ذلك، فإنه يفتح إمكانيات جديدة للعب، مما يسمح لك بممارسة الألعاب بطرق جديدة ومبتكرة. الجزء 2. أنواع تتبع اليد هناك نوعان رئيسيان من تتبع اليد: مع واجهة وبدون واجهة: تتبع مع واجهة مع واجهة تتبع اليد، تحتاج إلى استخدام جهاز مثل القفازات أو وحدة التحكم للتفاعل مع العالم الافتراضي. يمكن استخدام هذا في تطبيقات الواقع الافتراضي أو الواقع المعزز. وينقسم أيضًا إلى نظامين: 1. قفازات التقاط الحركة بالقصور الذاتي تستخدم قفازات التقاط الحركة بالقصور الذاتي أجهزة استشعار وحدات قياس بالقصور الذاتي أو وحدات IMU مع أجهزة استشعار مدمجة لتتبع حركة يديك. تشمل هذه المستشعرات الجيروسكوبات، ومقاييس التسارع، وأحيانًا مقاييس المغناطيسية لقياس المعدل الزاوي، واكتشاف قوة الجاذبية والتسارع، وقياس المجال المغناطيسي للأرض، على التوالي. يمكن استخدام هذه القفازات لمجموعة متنوعة من الأغراض، مثل الألعاب والواقع الافتراضي والتقاط الحركة للأفلام وألعاب الفيديو. أصبحت قفازات التقاط الحركة بالقصور الذاتي شائعة بشكل متزايد لأنها توفر تجربة غامرة أكثر من وحدات التحكم التقليدية. 2. أنظمة التقاط الحركة البصرية التقاط الحركة البصرية هو عملية تستخدم الكاميرات وأجهزة الاستشعار العاكسة لتتبع الحركة في الفضاء ثلاثي الأبعاد. تُستخدم هذه الأنظمة غالبًا في الأفلام وألعاب الفيديو لإنشاء رسوم متحركة واقعية. أنظمة التقاط الحركة البصرية تنبعث منها الأشعة تحت الحمراء من الكاميرا. تعكس العلامات الضوء، الذي يتم بعد ذلك التقاطه بواسطة الكاميرات. يتم بعد ذلك استخدام حركة العلامات لإنشاء نموذج ثلاثي الأبعاد للكائن. كلما زاد عدد الكاميرات المستخدمة، زادت دقة النتائج. على الرغم من أن هذه التقنية دقيقة للغاية، إلا أنها يمكن أن تكون محدودة بعوامل مثل وضع الجسم وحركته. تتبع بدون واجهة يُعرف أيضًا باسم تتبع اليد بدون علامات، يتيح هذا النوع من تتبع اليد للمستخدمين تتبع حركات أيديهم دون الحاجة إلى أي علامات خارجية أو قفازات بيانات، مما يعني المزيد من التفاعل التلقائي وحرية الحركة. يمكن أن يؤثر هذا بشكل كبير على كل شيء بدءًا من الألعاب وحتى الواقع الافتراضي وحتى التفاعل بين الإنسان والحاسوب. في الوقت الحالي، لا يزال تتبع اليد بدون علامات في مراحله الأولى، مع بعض القيود. ومع ذلك، مع استمرار تطور هذه التكنولوجيا، فمن المحتمل أن نرى المزيد والمزيد من التطبيقات لها في المستقبل. الجزء 3. استخدام Python وOpenCV وMediaPipe لإنشاء تتبع يدوي لقد تعلمنا أعلاه ما هو التتبع اليدوي ونوعيه. الآن دعونا نرى كيف يمكننا إنشاء تتبع اليد باستخدام مكتبتين من مكتبات Python - OpenCV وMediaPipe. قبل أن نذهب أبعد من ذلك، دعونا نتعرف على بايثون بسرعة. بايثون هي لغة متعددة الاستخدامات تستخدم لمجموعة واسعة من المهام، بما في ذلك معالجة الصور ورؤية الكمبيوتر. سوف نستخدم Python ومكتبتين Python: OpenCV وMediaPipe، لإنشاء وحدة تتبع اليد. ما هو OpenCV للحصول على فهم أعمق لـ OpenCV، يرجى قراءة مقالتنا: Opencv Tracking, a compete review.（同期交付文章，请插入相关内链~） ما هو أنبوب الوسائط Media Pipe هو إطار عمل مفتوح المصدر من Google يوفر مجموعة من الأدوات للعمل مع بيانات الوسائط المتعددة أو معالجة الوسائط. ويتضمن وحدات للتعامل مع الصوت والفيديو والصور. يدعم Media Pipe أيضًا برامج الترميز وتنسيقات الملفات المختلفة. هناك مرحلتان لإنشاء برنامج تتبع اليد باستخدام MediaPipe: كشف باطن اليد: في المرحلة الأولى، يتعين على MediaPipe العمل مع الصورة المدخلة بأكملها، مما يوفر صورة مقطوعة لليد. تحديد معالم اليد: في المرحلة الثانية، يعمل الإطار مع الصورة المقطوعة لليد للعثور على 21 معلمًا لليد. التوجيه بالخطوات قبل البدء في إنشاء تتبع اليد، تحتاج إلى تثبيت تطبيق Pycharm IDE على الحاسوب الخاص بك. بمجرد التثبيت، قم بتشغيله واتبع التعليمات التالية خطوة بخطوة: قم بتثبيت OpenCV وMediaPipe انقر على خيار “New Project” ثم قم بتحديد “Create” على النافذة التالية. افتح الترمنال لتثبيت المكتبتين. انسخ والصق الأمر التالي في الترمنال Terminal لتثبيت OpenCV: الآن، لتثبيت MediaPipe، قم بنسخ ولصق الأمر التالي: الترميز ملف main.py سيتم إنشاء رمز الكتابة تلقائيًا في تطبيق Pycharm بمجرد إنشاء مشروع جديد. الخطوة 1 استيراد المكتبات أولاً، قم باستيراد OpenCV وMediaPipe لاستخدام تبعياتهما. بمجرد الانتهاء من ذلك، قم بإنشاء كائن cap لالتقاط الفيديو وثلاثة أشياء أخرى؛ mpHands, hands, و mpDraw لمعالجة المدخلات الخاصة بك باستخدام MediaPipe. الخطوة 2 استيراد ومعالجة مدخلات الصورة انسخ والصق السطر التالي من التعليمات البرمجية لالتقاط الصورة المدخلة من كاميرا الويب الخاصة بالكمبيوتر. يتم تحويل الصورة إلى RGB من BGR لأن MediaPipe يعمل مع هذا النوع من الصور. تتم بعد ذلك معالجة صورة RBG لتتبع اليد. الخطوه 3 العمل بكلتا اليدين الآن، قم بإنشاء فصل للتتبع ولكي تعمل وظيفة الأيدي، أدخل المعلمات الأساسية. بعد ذلك، قم بتوفير كافة التهيئة المطلوبة. يتضمن ذلك المعلمات الأساسية وعمليات تهيئة MediaPipe. ضع “self” قبل كل كائن لتوفير الوصول إلى سماته وأساليبه. الخطوة 4 إنشاء طريقة لتتبع الأيدي في صورة الإدخال بعد ذلك، استخدم الكود أعلاه لإنشاء طريقة للاستخدام خصيصًا لتحديد الأيدي في صورة الإدخال. سيرسم الكود أيضًا معالم اليد ووصلات اليد. الخطوة5 حدد موقع إحداثيات "X" و"Y" لكل نقطة يد لإنشاء طريقة للعثور على إحداثيات x وy لنقاط اليد z21 والقائمة التي ستستخدمها للاحتفاظ بقيم هذه النقاط، اكتب الكود أدناه: في هذه الطريقة، استخدم الكود الذي استخدمته للعثور على المعرف ومعلم اليد لكل نقطة يد. علاوة على ذلك، ضع الكود الذي ستستخدمه لوضع دائرة حول نقطة اليد. الخطوة6 الطريقة الرئيسية الآن، اكتب الكود الوهمي أدناه لعرض ما يمكن أن تفعله الوحدة، أي تحديد الأيدي وتتبعها. يظهر الرمز في الطريقة الرئيسية ويستخدم lmlist object و image. الخطوة7 تنفيذ الطريقة الرئيسية لتنفيذ الطريقة الرئيسية، انسخ وألصق أسطر التعليمات البرمجية التالية: الخطوة8 النتيجة ستكون الوحدة ومخرجات البرنامج هي نفسها، وعندما تكتمل دون أي أخطاء، ستحصل على مخرجاتك، أي أن الوحدة ستتتبع وتحدد حركات يدك دون أي خلل. الجزء 4. استخدم Filmora لإظهار مهارة تتبع اليد لديك بعد ما تم شرحه أعلاه وما تعلمته حتى الآن، نأمل أن تكون قد تم تزويدك بمعرفة وحدة تتبع اليد وأن تكون جاهزًا لاتخاذ الإجراءات اللازمة. هنا، سنوصيك أيضًا بصدق بمحرر فيديو احترافي وسهل الاستخدام لعرض مشهد حركة يدك – Filmora! Filmora متاح لجميع أنواع المستخدمين. يمكنك استخدامه بسهولة لتحرير الفيديو الخاص بك وإضافة تأثيرات إليه وإدراج جزء حركة يدك بشكل طبيعي. تعرف على المزيد حول Filmora: تحميل مجاني لنظام Win 7 أو الأحدث (64 بت) تحميل مجاني لنظام التشغيل MacOS 10.14 أو الأحدث خاتمة في هذه المقالة، قمنا باستكشاف التتبع اليدوي ونوعيه، أي التتبع باستخدام الواجهة والتتبع بدون واجهة. علاوة على ذلك، قدمنا إرشادات خطوة بخطوة حول استخدام Python وOpenCV وMediaPipe لإنشاء وحدة تتبع اليد. نأمل أن يكون هذا الدليل قد ساعدك في حل استفساراتك، ويمكنك الآن إنشاء وحدة تتبع اليد في وقت قصير جدًا. ويُرجى تجربة Filmora لإنشاء فيديو سحري يحتوي على مشاهد تتبع اليد!
