Aplikasi pengenalan gestur tangan real-time yang dibangun menggunakan Streamlit dan Computer Vision. Proyek ini mendeteksi gestur tangan melalui webcam, menghitung jumlah jari yang diangkat, dan memberikan respons audio secara langsung.
Dikembangkan untuk kegiatan UKM IT guna mendemonstrasikan kemampuan AI dan Computer Vision.
- Pelacakan Tangan Real-time: Mendeteksi tangan dan titik-titik jari dengan akurasi tinggi menggunakan MediaPipe.
- Penghitung Jari: Menghitung jumlah jari yang diangkat secara otomatis.
- Umpan Balik Audio: Menyebutkan jumlah jari yang terdeteksi menggunakan Text-to-Speech (TTS).
- Antarmuka Web Interaktif: Dibangun dengan Streamlit untuk tampilan yang bersih dan responsif.
- Integrasi WebRTC: Streaming video latensi rendah untuk performa yang lancar.
- Python 3.x
- Streamlit: Framework Frontend.
- OpenCV & MediaPipe: Pemrosesan citra dan deteksi tangan.
- Streamlit-WebRTC: Streaming video dan audio real-time.
- gTTS (Google Text-to-Speech): Pembuatan audio.
-
Clone repository
git clone https://github.com/UKM-IT-CKI/Finger-Counter.git cd Finger-Counter -
Buat Virtual Environment
# Windows python -m venv venv venv\Scripts\activate # macOS/Linux python3 -m venv venv source venv/bin/activate
-
Install Dependencies
pip install -r requirements.txt
Jalankan aplikasi Streamlit:
streamlit run app.pyIzinkan browser untuk mengakses kamera Anda saat diminta. Tunjukkan tangan Anda ke kamera untuk mulai berinteraksi!
├── modules/
│ ├── audio.py # Logika audio dan TTS
│ ├── detector.py # Logika deteksi tangan menggunakan MediaPipe
│ └── ui.py # Komponen UI dan tata letak
├── audio_cache/ # File audio yang disimpan (cache)
├── app.py # Titik masuk utama aplikasi
├── requirements.txt # Daftar dependensi Python
└── README.md # Dokumentasi proyek
🤝 Kontribusi & Credits Dibuat dengan ❤️ untuk UKM IT Cipta Karya Informatika.