Editing Openai/692fcfd8-4b44-800f-a184-fa098175a6d5 (section)

=== Assistant: 好，我一次把四樣都給你，直接可以拿去上課／改作業用 👇 ===
好，我一次把四樣都給你，直接可以拿去上課／改作業用 👇

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===== 1. 左側大圖：一隻手的示意圖 - 建議用白底線條風格的手掌圖（掌心朝鏡頭）。 - 在每個關節位置畫出圓點 + 編號：0～20。 - 點的顏色： - 手腕 0：深藍 - 拇指 1–4：橘色 - 食指 5–8：綠色 - 中指 9–12：紫色 - 無名指 13–16：紅色 - 小指 17–20：藍色 =====
# 右側表格：Landmark 對照表（可以做成 2 欄或 3 欄）

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# 下方說明區（運算思維連結） - 小標題：「電腦怎麼看你的手？」 - 文字建議： - 電腦不會直接「看懂手勢」，它只看見 21 個點的座標 (x, y)。 - 透過「距離」、「角度」、「相對位置」，我們可以自己設計規則， 讓電腦判斷：手指是彎的？直的？兩指靠很近？ - 這就是從「資料 → 計算 → 規則 → 判斷」的 運算思維。

==== 你可以直接貼到 Word / Google Docs，調整行距即可： ====

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# 問題一： （1）請先執行老師提供的程式，觀察畫面中手上的 編號 0～20。 （2）請在下圖或空白處，畫出一隻手，並標出你觀察到的 3 個重要點（寫出編號與位置說明）。 - 重要點 1：編號 **'''，位置說明：''''''______________________ - 重要點 2：編號 ''''''，位置說明：''''''______________________ - 重要點 3：編號 ''''''，位置說明：'''**______________________
# 問題二： 當你伸出食指時，哪幾個點看起來特別重要？請圈選： ☐ 5　☐ 6　☐ 7　☐ 8　☐ 其它：__________ 為什麼？______________________________________________________

====== 1. 問題三： 如果我要判斷「食指是伸直還是彎曲」， 你覺得只需要哪 3 個點 就夠用？請寫出編號： - 點 A（起點）：______ - 點 B（中間關節）：______ - 點 C（末端）：______ ======
# 問題四： 請用自己的話說明：「為什麼只要用這 3 個點，就可以判斷食指有沒有彎曲？」

====== 1. 問題五（距離）： 老師示範用公式 (x1−x2)2+(y1−y2)2(x1 - x2)^2 + (y1 - y2)^2(x1−x2)2+(y1−y2)2 的平方根當作「兩點距離」。 請試著寫出 「拇指尖 (4) 到 食指尖 (8) 的距離」 的計算式（只需寫概念，不用真的算值）： 距離 d = _________________________________________________ ======
# 問題六（角度）： 老師示範「夾角越大 → 越直；夾角越小 → 越彎」。 請用文字或圖畫說明：「在點 B 處（例如食指第 1 關節），如何用三個點 A、B、C 來決定角度？」

====== 1. 問題七： 如果我們用「角度 > 150 度當作伸直」， 「角度 < 120 度當作彎曲」， 請完成下表： |     |     |     | | --- | --- | --- | |     |     |     | |     |     |     | |     |     |     | ======
# 問題八（設計自己的規則）： 請你自己設計一個「捏住東西（Pinch）」的判斷條件，例如： - 兩點：拇指尖 (4)、食指尖 (8) - 當距離 d < ______ 像素時，顯示文字「Pinch！」 請在下面寫出你的規則說明：

====== 1. 問題九： 你覺得「電腦看手勢」比較像： ☐ 自己看一張照片、立刻懂意思 ☐ 看很多數字，再用數學和規則算出來 為什麼？______________________________________________________ ======
# 問題十： 你覺得這樣的「用資料 + 規則讓電腦做判斷」的想法， 可以應用在哪些地方？至少寫出兩個例子。 - 例子 1：__________________________________ - 例子 2：__________________________________

==== 這一版是「刻意留空」，讓學生填入距離 / 角度 / 判斷條件。 ====
你可以把 TODO 故意留著，當回家作業或課堂練習。

<syntaxhighlight lang="python">from cvzone.HandTrackingModule import HandDetector
import cv2
import math

=== ===== TODO：請學生完成 ===== ===
def dist2d(a, b):
    """
    TODO1: 計算 2D 距離
    提示：用 (x1 - x2)^2 + (y1 - y2)^2 再開根號
    a, b: (x, y)
    """
    # 在這裡完成程式碼
    # return ...
    return 0  # 先放假值，避免整支當掉

def angle_between(p1, p2, p3):
    """
    TODO2: 計算三點 ∠p1-p2-p3 的角度
    提示：使用內積公式：cosθ = (v1·v2)/(|v1||v2|)，再用 math.acos 反三角
    """
    # 在這裡完成程式碼
    # 回傳角度（單位：度）
    return 0.0  # 先放假值

cap = cv2.VideoCapture(0)
detector = HandDetector(detectionCon=0.7, maxHands=1)

while True:
    success, img = cap.read()
    if not success:
        break

    hands, img = detector.findHands(img)
    info_lines = []

    if hands:
        hand = hands[0]
        lmList = hand["lmList"]

        # 手腕到食指尖的距離示範
        wrist = lmList[0]
        index_tip = lmList[8]
        d_wrist_index = dist2d((wrist[0], wrist[1]),
                               (index_tip[0], index_tip[1]))

        # TODO3: 設計一個距離門檻，當距離小於某值時顯示「靠很近」
        # 例如：if d_wrist_index < 100: state = "靠很近" else: state = "很遠"
        state_distance = "請同學自己設計規則"

        info_lines.append("手腕-食指尖距離: {:.1f} ({})"
                          .format(d_wrist_index, state_distance))

        # 食指彎曲角度示範（用 5,6,7）
        p5 = (lmList[5][0], lmList[5][1])
        p6 = (lmList[6][0], lmList[6][1])
        p7 = (lmList[7][0], lmList[7][1])

        ang_index = angle_between(p5, p6, p7)

        # TODO4: 設計「伸直 / 彎曲 / 中間」的門檻
        # 例如：>150 伸直、<120 彎曲、其它中間
        state_angle = "請同學自己設計規則"

        info_lines.append("食指角度: {:.1f} 度 ({})"
                          .format(ang_index, state_angle))

    # 顯示畫面上的文字
    y0 = 30
    for line in info_lines:
        cv2.putText(img, line, (10, y0),
                    cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0, 255, 0), 2)
        y0 += 25

    cv2.imshow("運算思維作業版：請同學完成 TODO", img)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

</syntaxhighlight>

: 

==== 設計概念： ====
* 螢幕左上角顯示：「請比出：X」（X 為 1～5 或 1～8，也可以改 1～10）
* 使用前面「台灣數字手勢」中的 fingersUp 規則
* 學生比出正確手勢 → 顯示「✔ 正確！」，得分 +1，換下一題
* 10 秒內連對幾題可以顯示「Combo!」之類（你可再加）

下面先做一個 1～5 簡化版（讓學生較容易成功），你之後可以擴充到 1～8 或 1～10：

<syntaxhighlight lang="python">import cv2
import random
import time
from cvzone.HandTrackingModule import HandDetector

cap = cv2.VideoCapture(0)
detector = HandDetector(detectionCon=0.7, maxHands=1)

=== 題目目前只用 1~5（方便學生） ===
valid_numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

current_target = random.choice(valid_numbers)
last_change_time = time.time()
score = 0
feedback = ""  # 顯示「正確 / 再試一次」

def classify_taiwan_number(fingers):
    """
    台灣手勢簡化版 1~5：
    這裡先用 fingersUp 的 pattern：
    1: [0,1,0,0,0]
    2: [0,1,1,0,0]
    3: [1,1,1,0,0]
    4: [0,1,1,1,1]
    5: [1,1,1,1,1]
    其它回傳 None
    """
    pattern = tuple(fingers)
    mapping = {
        (0,1,0,0,0): 1,
        (0,1,1,0,0): 2,
        (1,1,1,0,0): 3,
        (0,1,1,1,1): 4,
        (1,1,1,1,1): 5,
    }
    return mapping.get(pattern, None)

while True:
    success, img = cap.read()
    if not success:
        break

    hands, img = detector.findHands(img)

    detected_number = None

    if hands:
        hand = hands[0]
        fingers = detector.fingersUp(hand)
        detected_number = classify_taiwan_number(fingers)

        # 在畫面顯示目前辨識到的數字（debug 用）
        if detected_number is not None:
            cv2.putText(img, f"你現在的手勢：{detected_number}",
                        (10, 100),
                        cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 255, 255), 2)
        else:
            cv2.putText(img, "無法辨識為 1~5 手勢",
                        (10, 100),
                        cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 255, 255), 2)

        # 判斷是否答對
        if detected_number == current_target:
            feedback = "✔ 正確！"
            score += 1
            # 換下一題
            current_target = random.choice(valid_numbers)
            last_change_time = time.time()
        else:
            # 只有在有偵測到數字時才顯示錯誤
            if detected_number is not None:
                feedback = "再試一次！"

    # 顯示題目
    cv2.putText(img, f"請比出：{current_target}",
                (10, 40),
                cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, (0, 255, 0), 2)

    # 顯示得分
    cv2.putText(img, f"Score: {score}",
                (10, 80),
                cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (255, 255, 255), 2)

    # 顯示回饋
    if feedback:
        cv2.putText(img, feedback,
                    (10, 140),
                    cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 0, 255), 2)

    cv2.imshow("數字手勢訓練遊戲 (1~5)", img)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

</syntaxhighlight>

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如果你願意，我也可以幫你把：
* 完整版 1～10 台灣手勢判斷函式 抽成一個獨立 .py（讓學生 import 使用）
* 或幫你把上述學習單排成「正式 A4 版（含題號、配分建議）」的文字草稿，再貼進 Word 排版。