AI虚拟点读机，手势识别+OCR+语音TTS

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最近在研究AIGC方面的内容，好久没有更新公众号内容。

今天给大家分享的是用计算机视觉技术做一个虚拟点读机。

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技术上很简单，只不过工程实现先有些细节需要注意。

1. 思路

1. OpenCV读取视频流，识别食指坐标
2. 用两个食指坐标作为顶点，画一个矩形框
3. 截取矩形框，送入OCR模型识别文本
4. 用语音合成引擎TTS将文本合成语音
5. 调用音频播放模块，播放声音

2. 细节处理

OpenCV读取视频流、mediapipe识别食指坐标，之前的分享的文章都有代码，这里就不贴了，重点说下需要处理的细节。

细节1. 检测到两个食指时，需要设置一个时间间隔，这样可以给你预留一些时间来调整矩形框

if self.point_start_time is None:
    # 首次同时检测到左右食指
    self.point_start_time = time.time()
else:
    time_del = time.time() - self.point_start_time
    if time_del > 3:

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细节2. 设置标记，防止重复识别

矩形框一旦确定，如果没有标记，每一帧都会送入OCR模型识别、然后播放声音，这样程序就会卡死。

需要设置标记，保证任何时刻只处理一个矩形框。

if not self.is_processing:
  # 开始识别
  self.is_processing = True
  # ocr识别选定的图片
  t, b = min(p0_y, p1_y), max(p0_y, p1_y)
  l, r = min(p0_x, p1_x), max(p0_x, p1_x)

  selected_frame = frame[t:b, l:r]
  # ocr识别文字
  text = self.ocr_rec(selected_frame)
  # 文本转语音
  voice = self.tts.get_speech(text)
  # 播放语音
  self.player.play(voice, False, notallow=lambda: self.stop_play())
  self.pc_time = time.time()

细节3. 多线程处理

播放音频的时候需要用多线程播放，不然主程序会卡死，知道音频播放完成才能继续运行。

如果识别的内容很多，播放时间长，程序就会一直卡着很长时间没有反应。

3. 其他技术

关于OCR和TTS技术之前的文章都有介绍过。

OCR直接用Paddle框架和预训练好的模型就行。

TTS如果是Mac可以使用系统自带的，不需要安装其他程序。如果是Windows可以使用微软的edge-tts。edge-tts效果比大部分tts强太多。

也可以用d-id、wav2lip或者sadtalker实现唇形合成，让静态图片朗读文本内容。

标题名称：AI虚拟点读机，手势识别+OCR+语音TTS
URL地址：http://www.csdahua.cn/qtweb/news4/275554.html

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