当科技邂逅经典：“二哈识图2”AI视觉传感器，用手势“拉开”愤怒小鸟的弹弓

在人工智能与开源硬件蓬勃发展的今天，一款名为“二哈识图2”的AI视觉传感器，正悄然引领一场游戏交互方式的改变。近日，一个极具创意的开源项目成功实现了通过手势识别操控经典游戏《愤怒的小鸟》，将“用手当手柄”的科幻想象变为触手可及的现实，为STEAM教育、创意互动和智能硬件领域展示了全新的可能性。

“二哈识图2” 模型应用：手势识别体控制愤怒的小鸟

核心技术赋能：化繁为简的视觉AI

本次创新项目的核心是DFRobot推出的“二哈识图2”AI视觉传感器。该设备搭载性能强大的Kendryte K230处理器，具备高达6 TOPS的专用AI推理算力。其最大亮点在于内置超过20种预训练AI模型，包括实现本项目所需的手部关键点识别与手势识别功能，实现了“即插即用”的便捷开发体验。用户无需具备深厚的机器学习背景，即可快速调用复杂的视觉识别能力。

“二哈识图2“手部关键点识别

创意实现：从手势到弹弓的魔法

项目开发者巧妙地将两种自然手势映射为游戏的核心操作：握拳代表“拉弓瞄准”，张开手掌则对应“松弦发射”。当玩家在传感器前做出动作时，“二哈识图2”能够实时、准确地捕捉并识别手势，通过Arduino UNO主控板将指令传输至电脑，从而无缝控制游戏中的弹弓。这种直觉化的交互方式，彻底摆脱了传统鼠标或键盘的束缚，带来沉浸感十足的“虚拟弹弓”体验。

“二哈识图2“手势识别

开源生态与教育价值

该项目秉承了开源精神，所有硬件接线方案、Arduino控制代码及Python游戏脚本均在Gitee上开源共享。这不仅降低了技术复现的门槛，也为广大教育工作者、学生和硬件爱好者提供了一个绝佳的学习范本。项目清晰地展示了如何将前沿的AI视觉技术、开源硬件编程与经典软件进行跨界融合，是推动AI教育和STEAM实践的生动案例。

不止于游戏：开启无限应用想象

“用手势玩转《愤怒的小鸟》”仅仅是“二哈识图2”强大能力的一个趣味缩影。该传感器还支持人脸识别、物体追踪、车牌识别、实例分割等多种实用模型，并允许用户部署自定义训练的AI模型。从智能家居的无接触控制，到机器人视觉引导，再到互动艺术装置，其应用场景拥有广阔的想象空间。

目前，该项目的详细教程、3D打印支架设计文件已全部公开，感兴趣的开发者与教育者可自行探索，亲手搭建属于自己的“隔空”游戏世界。

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