TIP.y < MCP.y → 手指伸展（指尖高于指根）毕业设计 · 深圳职业技术大学
MediaPipe 21 点手部关键点检测 · 6 种手势 · 实时控制
人机交互从键盘鼠标发展到触摸、语音，手势交互是下一代自然交互方式。演讲场景中演示者受限于遥控器，无法在台上自由走动与观众互动。
本系统基于 MediaPipe + OpenCV + CustomTkinter 实现低延迟、高精度的实时手势识别，通过手势控制 PPT 翻页与放映。
TIP.y < MCP.y → 手指伸展（指尖高于指根）握拳 → is_paused=True，拦截一切指令。仅 OK 手势可解除死锁状态，防止演讲中误触发。
| 文件 | 职责 |
|---|---|
| main.py | 程序入口，启动 CustomTkinter 主循环 |
| gesture_detector.py | 手势识别核心（MediaPipe 21 点骨架） |
| ppt_controller.py | PPT 控制（PyAutoGUI 按键注入） |
| ctk_app.py | UI 界面（暗色仪表盘 + 手势图鉴双栏卡片） |
| 技术 | 用途 |
|---|---|
| MediaPipe 0.10 | 手部检测 + 21 点骨架提取 |
| OpenCV 4.x | 摄像头采集 + 图像处理 |
| PyAutoGUI | 模拟键盘按键（翻页/放映/退出） |
| CustomTkinter | 现代化暗色 GUI 框架 |
| Threading | 多线程解耦：AI后台计算 + UI主线程 20ms 轮询 |