Paper Piano 纸钢琴：通过摄像头将任何一张纸变成一架钢琴

Paper Piano，通过摄像头捕捉手指的运动，在纸张上实现弹钢琴的功能，让人们无需购买真正的钢琴即可演奏音乐。 尽管它可能无法提供按压钢琴键时的真实感受，但它实现了基本的演奏功能。目前，该项目支持最多两根手指（每只手一根）演奏，未来将支持更多手指和更高敏感度的训练模型。 主要功能包括：

纸质钢琴模拟 ：提供一种创新的方式，通过两张A4大小的白纸模拟钢琴键盘，允许用户在纸上演奏音乐。

手指追踪 ：利用网络摄像头跟踪用户的手指移动，通过识别手指在纸上的位置来模拟钢琴键的按压。

支持双手演奏 ：目前项目支持最多两根手指（每只手一根）进行演奏，计划未来支持更多手指和更高敏感度的训练模型。

环境适应性 ：系统要求在特定的角度、高度和距离下设置网络摄像头，并且光线越强，性能越好，以确保手指追踪的准确性。 关键技术原理： 1、图像捕捉与处理

摄像头设置 ：项目要求用户将网络摄像头设置在特定的角度、高度和距离，以便能够清晰地捕捉到手指及其在纸上产生的影子。这是因为摄像头捕获的图像将作为输入数据，用于后续的图像处理和手势识别。 光照条件 ：为了提高图像识别的准确性，推荐在摄像头前方设置光源，以产生清晰的阴影。这有助于区分手指的不同状态（如触摸和未触摸状态）。 2、手势识别

CNN模型训练 ：项目使用卷积神经网络（CNN）对捕捉到的手指图像进行训练，以区分手指是否触摸纸面。CNN是一种深度学习模型，擅长处理图像数据，能够从图像中提取特征并进行分类。 训练数据 ：在训练阶段，需要用户在纸上以不同的角度移动手指，同时保持手指在触摸和未触摸纸面的状态，以生成训练数据。这些数据用于训练CNN模型，使其能够准确识别手指的状态。 3、音符生成

音符映射 ：通过在纸上预定义不同的区域来代表不同的钢琴键，当摄像头捕捉到手指触摸特定区域时，相应的音符将被生成。这一过程依赖于手势识别的结果。 动态音符调整 ：在演奏过程中，用户可以通过移动手指到纸上的不同位置来改变音符，从而实现连续演奏。这要求系统能够实时处理图像并快速响应手指的移动。 目前项目支持最多两根手指（每只手一根）演奏，这限制了演奏的复杂度和多样性。未来的版本将探索支持更多手指和更高的模型敏感度。 GitHub： https://github.com/Mayuresh1611/Paper-Piano