Python과 MediaPipe를 활용한 실시간 제스처-텍스트 번역 시스템 구축

핵심 기술: Python, MediaPipe, OpenCV를 사용하여 웹캠에서 실시간으로 손 제스처를 감지하고, 수집된 랜드마크 데이터를 기반으로 K-Nearest Neighbors(KNN) 분류기를 훈련시켜 텍스트로 변환하는 실용적인 방법을 제시합니다.

기술적 세부사항:
* MediaPipe Hand Tracking: 21개의 손 랜드마크를 실시간으로 감지하여 손의 위치와 모양을 추출합니다.
* 데이터 수집: 인식할 제스처에 대한 손 랜드마크 데이터를 캡처하고 .npy 파일로 저장합니다.
* 머신러닝 모델: Scikit-learn의 KNeighborsClassifier를 사용하여 수집된 데이터를 기반으로 제스처 분류 모델을 훈련합니다.
* 실시간 인식: 훈련된 모델을 사용하여 웹캠 입력에서 실시간으로 제스처를 예측하고 화면에 텍스트로 표시합니다.
* 코드 예제: MediaPipe 초기화, 랜드마크 그리기, 데이터 수집 및 모델 훈련, 실시간 인식 로직 등 핵심 구현 단계를 포함합니다.

개발 임팩트: 음성 또는 운동 장애가 있는 사용자들을 위한 접근성 도구 개발의 기반을 마련하며, 컴퓨터 비전과 머신러닝의 실용적인 적용 사례를 보여줍니다. KNN 모델 외에 신경망(CNN, LSTM)을 사용하여 복잡한 제스처 인식으로 확장할 수 있는 가능성을 제시합니다.

커뮤니티 반응: (언급 없음)

톤앤매너: 개발자를 대상으로 하는 기술 튜토리얼로서, 명확하고 단계적인 설명과 실행 가능한 코드 예제를 제공하여 학습 효과를 높입니다.