로봇용 손 제스처 빌더
목표는 단순합니다. 웹페이지에서 데이터 수집 → 한 번만 경량 학습 → 가중치 파일 생성 → 로봇에서 그 가중치만 로드입니다.
로봇은 이후에 다시 학습하지 않고, MediaPipe Hand Landmarker + 미리 저장된 weights.json만 사용합니다.
대기 중
활성 클래스: 없음
현재 손 미리보기
현재 상태
손을 보여주세요
클래스를 선택한 뒤 저장하면 됩니다.
빠른 수집
1. 클래스 만들기
예: stop, go, grip_open, grip_close. 가장 많이 쓸 제스처부터 만드세요.
2. 수집 현황
부족한 클래스를 바로 파악할 수 있도록 진행률을 보여줍니다.
전체 샘플
0
클래스 수
0
목표/클래스
3. 한 번만 학습해서 가중치 만들기
이 페이지는 랜덤포레스트나 딥러닝 대신, 로봇에 가볍게 올릴 수 있도록 정규화 랜드마크 기반 최근접 중심(centroid) 가중치를 만듭니다.
생성된 weights.json은 로봇에서 그대로 읽어 추론에 사용합니다. 매번 재학습하지 않습니다.
아직 가중치가 생성되지 않았습니다.
4. 최종 다운로드
전체 패키지 ZIP에는 weights.json, manifest.json, landmarks.csv, python_inference.py, dataset.json가 포함됩니다.
로그
로봇 실행 방식