手势检测
材料
AMB82-mini x 1
范例
在本范例中，我们将使用开发板检测手掌手势。
在 File -> Examples -> AmebaNN -> HandGestureDetection 中打开手势检测范例。
在突出显示的代码片段中，将 "ssid" 填入您的 WiFi 网络 SSID，并将 "pass" 填入网络密码。
使用 modelSelect() 函数选择神经网络（NN）任务和模型。该函数接受 8 个参数：神经网络任务、目标检测模型、人脸检测模型、人脸识别模型、音频分类模型、图像分类模型、手掌检测模型和手部关键点模型。如果所选神经网络任务不需要某些模型，请用 "NA_MODEL" 替换。请注意，在调用 begin() 函数之前，必须调用 modelSelect() 函数。
有效的神经网络任务：
OBJECT_DETECTION、FACE_DETECTION、FACE_RECOGNITION、AUDIO_CLASSIFICATION、IMAGE_CLASSIFICATION、GESTURE_DETECTION有效的目标检测模型：
YOLOv3-tiny 模型：
DEFAULT_YOLOV3TINY、CUSTOMIZED_YOLOV3TINYYOLOv4-tiny 模型：
DEFAULT_YOLOV4TINY、CUSTOMIZED_YOLOV4TINYYOLOv7-tiny 模型：
DEFAULT_YOLOV7TINY、CUSTOMIZED_YOLOV7TINY
有效的人脸检测模型：
DEFAULT_SCRFD、CUSTOMIZED_SCRFD有效的人脸识别模型：
DEFAULT_MOBILEFACENET、CUSTOMIZED_MOBILEFACENET有效的音频分类模型：
DEFAULT_YAMNET、CUSTOMIZED_YAMNET有效的图像分类模型：
DEFAULT_IMGCLASS、CUSTOMIZED_IMGCLASS有效的手势检测模型：
DEFAULT_HANDLANDMARK、CUSTOMIZED_HANDLANDMARK
如果您想使用自己的神经网络模型，请选择自定义选项（例如 CUSTOMIZED_YOLOV4TINY/ CUSTOMIZED_SCRFD/ CUSTOMIZED_MOBILEFACENET）。要了解 AI 模型转换的流程，请参考
AI 模型转换工具
。此外，请参考
AI 模型部署指南
了解如何安装和使用转换后的模型。
编译代码并上传至 Ameba。按下重置按钮后，等待开发板连接到 WiFi 网络。开发板的 IP 地址和 RTSP 网络端口号将显示在串口监视器中。
检测到的目标结果可以使用 VLC 验证。您可以从 此处 下载 VLC 媒体播放器。
软件安装完成后，打开 VLC 媒体播放器，进入 Media -> Open Network Stream
请确保您的 PC 与开发板连接到同一网络以进行串流。由于使用 RTSP 作为串流协议，请在 VLC 媒体播放器中输入 rtsp://{IPaddress}:{port} 作为网络 URL，将 {IPaddress} 替换为开发板的 IP 地址，{port} 替换为串口监视器中显示的 RTSP 端口，例如 rtsp://192.168.1.154:554。默认 RTSP 端口号为 554。
接下来，单击"播放"开始 RTSP 串流以查看结果。摄像头的视频流将显示在 VLC 媒体播放器中。
代码参考
您可以根据 WiFi 网络质量调整视频比特率，取消注释以下突出显示的代码即可。
