양방향 인도 수화 통신 시스템 (MVP)

이 저장소에는 대학 데모용 Streamlit 프로토타입이 포함되어 있으며, 라이브 웹캠 스트림을 다음으로 변환합니다:

• 손 랜드마크 (MediaPipe)를 비디오 위에 표시
• 세 가지 규칙 기반 제스처 라벨: HELLO, THANK YOU, HELP
• 화면 텍스트와 선택적 음성 출력 (pyttsx3)

모델 학습 없음 및 TensorFlow CNN 학습 루프 없음 — 제스처는 정규화된 랜드마크에서 경량 기하학 방식으로 인식됩니다.

빠른 시작 (Windows)

가상 환경 생성(권장), 종속성 설치 후 앱을 실행하세요:

참고사항:

• Python 버전에 따라 mediapipe 휠이 없으면 Python 3.10–3.11 사용
• 브라우저에서 요청 시 카메라 권한 허용

프로젝트 구조

각 모듈 작동 방식

app.py (오케스트레이션 + UI)

• Streamlit 페이지 레이아웃 구성 및 작은 CSS 테마 삽입으로 깔끔한 대시보드 구현
• 세션 상태를 사용하여 웹캠 수명 주기(cv2.VideoCapture) 관리
• Streamlit @st.fragment(run_every=...) 패널을 사용하여 UI 전체를 막지 않고 타이머에 따라 프레임 갱신 (시작/중지 버튼 반응 유지)
• 지표, 신뢰도 진행 바, “해석 패널” 표시

modules/gesture_detection.py (비전 + 규칙)

• MediaPipe Hands 객체 생성 후 hands.process(rgb_frame) 실행
• 시각화를 위해 BGR 프레임에 랜드마크/연결선 그리기
• 랜드마크를 NumPy 배열로 변환하고 계산

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🌐 본 텍스트는 빠른 이해를 돕기 위한 요약 번역본입니다. 정확한 기술 정보 및 전체 코드는 GitHub 원문에서 확인하실 수 있습니다.