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betul。使用手势作为系统输入的抽象控制演示，本文构建了一个控制器。OPENCV模块主要用于控制此实现中的手势。MediaPipe是他的机器学习框架，该框架具有当前可用的手势识别技术。此系统主要使用网络摄像头捕获或录制照片和视频。此应用程序根据您的输入控制系统的外观。该系统的主要目的是修改演示幻灯片。我还可以访问一个指针，该指针使我能够借鉴并删除幻灯片。您可以使用手势来操作基本的计算机功能，例如演示控件。这意味着人们不必经常学习无聊的机械技能。这些手势系统提供了一种现代，想象力和自然的非语言交流方法。这些系统通常用于人类计算机交互中。该项目的目的是讨论手势识别的目的，讨论基于手动识别的示意力系统，以识别较高的系统来识别用户的识别a iS hand Is gest gest gest gest gest gest。识别人的手势并使用此信息来控制演示文稿。实时手势识别使某些用户可以通过在连接到计算机的系统摄像机前执行手势来控制计算机。本项目利用OpenCV Python和MediaPipe来创建手势表现控制系统。系统可以使用手势进行操作，而无需键盘或鼠标。关键字：OpenCV，MediaPipe，机器学习，手势识别，演示控制器，人类计算机交互（HCI）。I.在当今的数字环境中介绍，演讲是一种引人入胜且高效的策略，可帮助主持人说服和告知他们的受众。可以使用鼠标，键盘，激光指针等编辑幻灯片。缺点是控制设备需要先前的设备知识。几年前，与媒体玩家，机器人技术和游戏等软件进行交互时，手势识别变得越来越有用。手势识别系统促进了手套，标记和其他物品的使用。但是，这种手套和标记的使用增加了系统的成本。该系统提出的手势识别技术基于人工智能。用户可以编辑幻灯片。交互式演示系统使用最先进的人类计算机交互技术来开发更实用和用户友好的接口来控制演示显示。使用这些手势选项代替标准鼠标和键盘控件可以大大改善您的演示体验。使用身体运动通过手势表达特定消息是非语言或非声音通信。该系统主要是使用Python框架和技术（例如开放CV，CV区，Numpy和媒体管道）构建的。这种方法的目的是提高演示的有效性和实用性。此接口已此外，系统使用手势编写，撤消并将指针移至文本不同区域。为了改善幻灯片体验，我们希望允许用户用手势控制幻灯片。要优化和改善显示可移植性，系统可最大程度地减少外部接口的使用。使用机器学习，我们能够发现使用Python转化为操纵幻灯片的一些基本方法的手势的细微变化。幻灯片可以通过各种运动来管理和控制，例如左右滑动，拇指向上和暂停。系统使用基于手势的人机接口来传统演示流。
智能手势受控演示系统
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