El carrito loco permite a los usuarios controlarlo con ML Kit | gestos con las manos de Sherlock | Desarrolladores de Huawei | Noviembre de 2020

Se acerca el Black Friday. ¿Ya has acumulado los productos que quieres comprar en tu carrito de compras online? ¿Qué pasa si se siente un poco más ahorrativo y quiere ahorrar el dinero que tanto le costó ganar? Afortunadamente, existe Crazy Shopping Cart, un juego de compras virtual de ritmo rápido y adictivo que integra el servicio de seguimiento de puntos de mano clave del HUAWEI ML Kit para permitirle controlar un carrito de compras virtual mediante gestos con las manos. En esta publicación, te mostraré cómo se desarrolló la función de control de gestos con las manos del juego usando ML Kit.

Los jugadores realizan gestos con las manos para controlar el movimiento de izquierda a derecha de un carrito de compras y recolectar tantos artículos como sea posible. El carro acelera cada 15 segundos.

Suena gracioso, ¿verdad? Echemos un vistazo a cómo se desarrolla el sistema de control de gestos con las manos del juego.

1. Configure la dirección del repositorio de Maven.

Abre el build.gradle archivo en el directorio raíz de su proyecto de Android Studio.

buildscript {
repositories {
google()
jcenter()
maven {url 'https://developer.huawei.com/repo/'}
}
dependencies {
...
classpath 'com.huawei.agconnect:agcp:1.4.1.300'
}
}

allprojects {
repositories {
google()
jcenter()
maven {url 'https://developer.huawei.com/repo/'}
}
}

2. Integrar en modo SDK completo.

dependencies{
// Import the base SDK.
implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-handkeypoint:2.0.4.300'
// Import the hand keypoint detection model package.
implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-handkeypoint-model:2.0.4.300'
}

Después de integrar el SDK, agregue la siguiente configuración al encabezado del archivo:

insertar aplicar el complemento: “com.huawei.agconnect” después aplicar el complemento: “com.android.application”.

3. Cree un analizador de puntos clave de mano.

MLHandKeypointAnalyzer analyzer =MLHandKeypointAnalyzerFactory.getInstance().getHandKeypointAnalyzer();

4. Cree la clase de procesamiento de resultados de detección HandKeypointTransactor.

public class HandKeypointTransactor implements MLAnalyzer.MLTransactor<List<MLHandKeypoints>> {
@Override
public void transactResult(MLAnalyzer.Result<List<MLHandKeypoints>> results) {
SparseArray<List<MLHandKeypoints>> analyseList = results.getAnalyseList();
// Process the detection result as required.
// Other detection-related APIs provided by ML Kit cannot be called.
}
@Override
public void destroy() {
// Callback method used to release resources when detection completes.
}
}

5. Configure Discovery Results Processor y conéctelo al analizador.

analyzer.setTransactor(new HandKeypointTransactor());

6. Crea un archivo LensEngine ejemplo.

LensEngine lensEngine = new LensEngine.Creator(getApplicationContext(), analyzer)
.setLensType(LensEngine.BACK_LENS)
.applyDisplayDimension(1280, 720)
.applyFps(20.0f)
.enableAutomaticFocus(true)
.create();

7. Llame al correr método para iniciar la cámara y leer secuencias de vídeo para su detección.

// Implement other logic of the SurfaceView control by yourself.
SurfaceView mSurfaceView = findViewById(R.id.surface_view);
try {
lensEngine.run(mSurfaceView.getHolder());
} catch (IOException e) {
// Handle exceptions.
}

8. Una vez finalizado el descubrimiento, detenga el analizador y libere los recursos de descubrimiento.

if (analyzer != null) {
analyzer.stop();
}
if (lensEngine != null) {
lensEngine.release();
}

Como puede ver, el proceso de desarrollo es realmente rápido y sencillo. Además de agregar control de gestos de mano a sus juegos móviles, el servicio de detección de puntos de mano de ML Kit también tiene muchas otras aplicaciones útiles. Por ejemplo, los usuarios pueden agregar efectos especiales lindos o divertidos a sus videos cuando usan aplicaciones de videos cortos con este servicio integrado. Además, los usuarios de aplicaciones para el hogar inteligente con este servicio integrado pueden personalizar los gestos con las manos que utilizan para controlar de forma remota los electrodomésticos.

Pruebe el servicio ahora integrando HUAWEI ML Kit con sus aplicaciones.

Sitio oficial de los desarrolladores de Huawei

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