Bilgisayarlı görü ve el hareketi tanıma teknolojileriyle soyut matematiksel kavramları somutlaştıran yeni nesil eğitim platformu.
MatMod, ilkokul düzeyindeki öğrencilerin anlamakta zorlandığı soyut matematiksel kavramları, bilgisayarlı görü ve el hareketi tanıma teknolojileriyle somutlaştıran yenilikçi bir eğitim platformudur.
Kamera aracılığıyla öğrencinin el ve kol hareketlerini gerçek zamanlı olarak takip eder ve analiz eder.
MediaPipe teknolojisi ile 21 eklem noktasından el hareketlerini hassas şekilde algılar ve matematiksel komutlara dönüştürür.
Öğrenciler sadece ekrana bakmak yerine, fiziksel hareketleriyle öğrenme sürecine aktif olarak dahil olur.
Havada çizilen 2D şekiller, algoritmalar tarafından tanınarak ekranda 3 boyutlu nesnelere dönüştürülür.
Her modül, farklı bir matematiksel kavramı etkileşimli bir deneyimle öğretmek için tasarlanmıştır.
Kolunuzu hareket ettirerek 0°-360° arasındaki açıları gerçek zamanlı olarak ölçün ve görselleştirin.
Canvas üzerinde geometrik şekiller çizerek kare, daire, üçgen tanıma. Yapay zeka ile gerçek zamanlı tahmin.
Çizdiğiniz 2D şekilleri 3 boyutlu nesnelere dönüştürün. Kare → Küp, Daire → Küre.
MatMod'un çalışma mantığı dört basit adımdan oluşur.
Web kamerası veya harici kamera aracılığıyla görüntü akışı başlatılır.
MediaPipe, elin 21 eklem noktasını gerçek zamanlı olarak tespit eder ve koordinatlarını hesaplar.
OpenCV ve algoritmalar, el koordinatlarını matematiksel komutlara dönüştürür.
Sonuçlar ekranda açı, şekil veya 3D nesne olarak anlık görselleştirilir.
MatMod, güçlü ve kanıtlanmış açık kaynak teknolojiler üzerine inşa edilmiştir.
Ana programlama dili. Veri işleme ve algoritma geliştirme için kullanılır.
Google'ın el ve eklem takibi çerçevesi. 21 eklem noktasını gerçek zamanlı takip eder.
Görüntü işleme kütüphanesi. Kamera akışı, çizim ve şekil algılama için kullanılır.
Matematiksel hesaplama kütüphanesi. Açı hesaplama ve koordinat dönüşümleri için kullanılır.
MatMod'un temel modülleri birkaç satır Python koduyla çalışır. MediaPipe ve OpenCV entegrasyonu sayesinde hızlı ve etkili sonuçlar elde edilir.
import cv2
import mediapipe as mp
import numpy as np
# MatMod el takip modülünü başlat
mp_hands = mp.solutions.hands
hands = mp_hands.Hands(
max_num_hands=1,
min_detection_confidence=0.7
)
# Kameradan görüntü al
cap = cv2.VideoCapture(0)
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
results = hands.process(frame)
if results.multi_hand_landmarks:
# Açı hesapla ve görselleştir
angle = calculate_angle(landmarks)
draw_angle(frame, angle)
print(f"Algılanan açı: {angle:.1f}°")