HandTracking 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

handtracking/
├── docs/
├── hand_inference_graph/
├── handtrack/
├── images/
├── model-checkpoint/
├── protos/
├── tests/
│   └── handmodel/
├── utils/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── detect_multi_threaded.py
├── detect_single_threaded.py
├── egohands_dataset_clean.py
├── egohands_dataset_clean_4classes.py
├── export_inference_graph.py
├── rand.py
├── requirements.txt
└── vid.py

目录结构介绍

• docs/: 存放项目文档的目录。
• hand_inference_graph/: 存放推理图的目录。
• handtrack/: 存放与手部跟踪相关的代码和资源。
• images/: 存放项目中使用的图片资源。
• model-checkpoint/: 存放模型检查点的目录。
• protos/: 存放协议缓冲区文件的目录。
• tests/: 存放测试代码的目录，其中包含 handmodel/ 子目录。
• utils/: 存放工具类和辅助函数的目录。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。
• detect_multi_threaded.py: 多线程手部检测脚本。
• detect_single_threaded.py: 单线程手部检测脚本。
• egohands_dataset_clean.py: 数据集清理脚本。
• egohands_dataset_clean_4classes.py: 四分类数据集清理脚本。
• export_inference_graph.py: 导出推理图的脚本。
• rand.py: 随机数生成脚本。
• requirements.txt: 项目依赖库列表。
• vid.py: 视频处理脚本。

2. 项目启动文件介绍

detect_multi_threaded.py

该文件是多线程手部检测的启动脚本。它使用 TensorFlow 的 SSD（Single Shot MultiBox Detector）模型来实时检测手部位置。多线程设计可以提高检测速度，适用于需要高帧率的场景。

detect_single_threaded.py

该文件是单线程手部检测的启动脚本。与多线程版本相比，单线程版本更适合在资源受限的环境中运行，或者在不需要高帧率的情况下使用。

3. 项目的配置文件介绍

requirements.txt

该文件列出了项目运行所需的所有 Python 依赖库。使用以下命令可以安装所有依赖：

pip install -r requirements.txt

README.md

该文件是项目的说明文档，包含了项目的概述、安装步骤、使用方法以及常见问题解答等内容。建议在开始使用项目之前仔细阅读该文件。

.gitignore

该文件用于配置 Git 忽略的文件和目录，避免将不必要的文件提交到版本控制系统中。

LICENSE

该文件包含了项目的开源许可证信息，通常是 MIT 许可证。在使用项目代码时，请遵守许可证中的条款。

通过以上介绍，您应该对 handtracking 项目的目录结构、启动文件和配置文件有了基本的了解。接下来，您可以根据项目的 README.md 文件中的指导，开始使用和配置该项目。