Hand'se LIBRAS ✋🤟

O Hand'se LIBRAS é uma evolução do projeto Hand'se, com foco em educação, acessibilidade e inclusão. Nosso objetivo é criar uma mão robótica capaz de traduzir palavras digitadas ou faladas em movimentos que representam o alfabeto manual de LIBRAS (Língua Brasileira de Sinais).

🌟 O que o projeto vai ser (Ideia)

Traduzir texto ou voz em movimentos físicos da mão robótica, soletrando palavras em LIBRAS.
Ser usado em salas de aula e ambientes inclusivos, ajudando no aprendizado de LIBRAS.
Reconhecimento de voz para transformar fala em sinais automaticamente.
Visão computacional para interpretar gestos/objetos e reagir em tempo real

⚡ O que já foi feito (Implementação Atual)

Estrutura física da mão robótica impressa em 3D, equipada com servos motores.
Controle dos servos via Arduino Uno + PCA9685.
Comunicação Python ↔ Arduino com a biblioteca pyserial.
Dicionário de mapeamento (A–Z → ângulos dos servos) implementado.
Entrada de dados já funcional:
Texto digitado no Python.
Comandos seriais enviados manualmente pelo monitor serial do Arduino:
abrir → abre a mão.
fechar → fecha a mão.
testar → executa movimento de teste.
<canal> <ângulo> → ajusta servos manualmente (ex: 0 90).
Integração inicial com:
OpenCV → visão computacional básica.
Protótipo já consegue soletrar palavras em LIBRAS letra por letra.

Arquivos do Projeto

Materiais Necessários

• Mão robótica impressa em 3D
• Servomotores
• Fios de náilon
• Elásticos
• Webcam ou câmera
• Computador ou notebook
• Cabos de conexão (jumpers)
• Fonte de alimentação ou bateria

Ferramentas Necessárias

• Python
• OpenCV
• MediaPipe
• TensorFlow
• GitHub
• Visual Studio Code

Etapas

1. Preparação do Ambiente

• Instalar o Python
  Instalar as bibliotecas necessárias
  Configurar o ambiente de desenvolvimento
  Clonar o repositório no GitHub (https://github.com/IsHirog/Hand-se.git)

2. Detecção da Mão

• Detectar a mão usando MediaPipe
  Identificar pontos da mão (landmarks)
  Desenhar os pontos da mão na tela

3. Reconhecimento do Sinal

• Aplicar modelo de reconhecimento
  Identificar o gesto da mão
  Mostrar o resultado na tela

4. Testes do Sistema

• Testar diferentes gestos
  Verificar precisão do reconhecimento
  Ajustar parâmetros do sistema

Conclusão

O projeto demonstra como técnicas de visão computacional podem ser usadas para reconhecer gestos da Língua Brasileira de Sinais (Libras). Utilizando captura de imagem, detecção de mãos e classificação de gestos, o sistema consegue identificar sinais em tempo real, contribuindo para o desenvolvimento de ferramentas de acessibilidade e aprendizado.

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