想体验 AI 在手边的感觉？这篇文章带你从零开始，装好环境、跑通一个手势识别 App。整个过程不需要云服务，数据全在手机上处理，保护隐私。

准备环境

先装好两样东西：

• Flutter：一套工具，让你写一次代码，同时在 Android 和 iOS 上运行。去 flutter.dev 下载 SDK，按官方文档装好。
• Android Studio：写 Flutter 代码的编辑器。下载后装上 Android SDK，并创建一个虚拟设备（模拟器）或连一台真机。

装好后在终端运行 flutter doctor，看到所有项目打勾说明环境就绪。

安装步骤

接下来下载一个现成的项目——SignSpeak，它利用 MediaPipe 识别手势，再用 Gemini Nano 把手势翻译成句子。

1. 打开终端，运行 git clone https://github.com/your-username/signspeak（替换成实际仓库地址）。
2. 进入项目目录：cd signspeak。
3. 运行 flutter pub get 安装依赖。
4. 用 Android Studio 打开项目，点击运行按钮。首次编译会下载一些资源，稍等片刻。

MediaPipe 是 Google 的开源框架，专门在手机上做实时图像识别。它里面有个“手部关键点检测”功能，能追踪手上 21 个点的位置（比如指尖、关节）。SignSpeak 用这个来捕捉手势。

Gemini Nano 是 Google 的轻量级 AI 模型，直接在手机芯片上运行，不需要联网。它把检测到的手势（比如“WATER NEED”）整理成通顺的英文句子（比如“I need water.”）。

验证是否成功

• App 启动后，对准摄像头做手势（比如竖起大拇指），屏幕应该显示对应的英文单词或句子。
• 如果没反应，检查摄像头权限是否开启。
• 常见坑：手势识别不准时，可能是 MediaPipe 的手部坐标归一化公式不对。确保 Flutter 代码里用的欧氏距离（sqrt(dx*dx+dy*dy+dz*dz)），而不是平方距离。

下一步可以做什么

• 修改手势对应的单词：在代码里找到手势映射表，替换成你想要的词。
• 试着理解 MediaPipe 输出的 21 个点坐标，用它们做你自己的手势逻辑。
• 如果 Gemini Nano 不支持你的设备（仅 Pixel 8 系列和三星 S24 系列），App 会自动降级，只显示原始手势文本。