🖐️ Hand Control PC

Controle o mouse do computador utilizando gestos da mão através da webcam.

Este projeto utiliza Visão Computacional em tempo real para capturar landmarks da mão com MediaPipe e traduzir gestos em ações no sistema operacional.

Projeto desenvolvido com foco educacional e demonstração prática de Interação Humano-Computador (HCI).

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🎯 Funcionalidades

• 🖱️ Levantar apenas o dedo indicador → Move o mouse
• 👊 Manter o punho fechado por 1 segundo → Fecha o programa
• 🖐️ Rastreamento de até duas mãos
• 🎯 Detecção baseada em geometria dos landmarks

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🧠 Conceitos Aplicados

Este projeto demonstra:

• Rastreamento de 21 landmarks da mão
• Cálculo de distância euclidiana entre pontos
• Classificação de gestos baseada em regras geométricas
• Arquitetura modular em Python
• Controle do sistema operacional via automação

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🏗️ Arquitetura do Projeto

hand_control_pc/
│
├── requirements.txt
├── README.md
└── src/
├── main.py                # Loop principal e integração
├── hand_tracker.py        # Captura e processamento dos landmarks
├── gesture_recognizer.py  # Lógica de reconhecimento de gestos
└── gesture_actions.py     # Execução das ações no sistema

🔹 Responsabilidades

• HandTracker → Comunicação com MediaPipe
• GestureRecognizer → Interpretação geométrica dos gestos
• GestureActions → Execução das ações (mouse, encerramento)
• main.py → Orquestração do sistema

Essa separação facilita manutenção, escalabilidade e expansão futura.

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⚙️ Tecnologias Utilizadas

• Python 3.11
• OpenCV
• MediaPipe
• PyAutoGUI

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📐 Como o Reconhecimento Funciona

O MediaPipe retorna 21 landmarks com coordenadas normalizadas:

(x, y, z) ∈ [0, 1]

A lógica de reconhecimento utiliza:

1️⃣ Comparação de posição vertical

Para verificar se um dedo está levantado:

tip_y < base_y

2️⃣ Distância entre landmarks

Para verificar proximidade entre dedos:

dist = √((x1 - x2)² + (y1 - y2)²)

3️⃣ Hierarquia de decisão

Os gestos são avaliados em ordem para evitar conflitos:

1. Punho fechado
2. Movimento do mouse
3. Outros gestos

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🚀 Como Executar

1️⃣ Clone o repositório

git clone https://github.com/SEU_USUARIO/hand_control_pc.git
cd hand_control_pc

2️⃣ Instale as dependências

pip install -r requirements.txt

3️⃣ Execute o projeto

python src/main.py

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🧩 Decisões de Engenharia

• Uso de coordenadas normalizadas para independência de resolução
• Threshold ajustável para calibração de distância
• Separação clara entre detecção, reconhecimento e ação
• Estrutura preparada para expansão de novos gestos

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📈 Melhorias Futuras

• Suavização do movimento do mouse (filtro exponencial)
• Calibração dinâmica baseada no tamanho da mão
• Implementação futura com Machine Learning supervisionado
• Adição de clique por gesto de pinça
• Controle de scroll por gesto

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🎓 Objetivo

Demonstrar aplicação prática de:

• Visão Computacional
• Interação Humano-Computador
• Estruturação modular em Python
• Desenvolvimento de sistemas em tempo real

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📜 Licença

MIT License