本项目基于Mediapipe开发，开发了两个平台的APP，实现了测视力、测散光、测色盲三个主要功能模块，同时实现了测量距离(需要自定义计算图，我已经重新编译并且可以在Android上进行部署)、手势识别、测试环境亮度、连接电视等功能，并对测试的数据进行记录。本项目具有优秀的动画和交互体验（采用MotionLayout Animation TransformationLayout Lottie，比如一镜到底效果）。单击此处下载安装包。（开发了PC端的，但是没有和此处进行连接，因此不在此处展示）
该仓库为AI EYE的代码。下图为三个APP的通信方式（不同设备之间的、不同进程之间的）
其中handtiqu为手势识别APP，它是一个独立的程序，但是无法单独运行，它在手机端的主程序中进行调用。其主要功能是建立与TV的连接，并且作为手势识别的平台，将解析的结果通过Socket传递到TV端。
Vision为AI EYE的主程序端，它是整个AI EYE的核心部分。
TV为AI EYE的TV端，可以在平板上运行（需要注意的是，TV需要有摄像头），其主要功能是和手势识别进行通信，用户通过手势和TV进行通信，从而在大屏幕上完成手势识别。
使用该程序的基本流程为：
- 打开主程序
Vision，注册后可以使用。可以单独在该程序上面完成测量视力、测量散光、测量色盲，并且查看历史数据。 - 如果要在大屏幕上测试视力，需要在带有摄像头的大屏幕上如电视，安装
TV端，同时在手机上安装handtiqu。安装完成后确保手机端和大屏幕同处于一个WIFI网络中。打开主程序并登录后，在主页点击TV，然后点击连接电视，扫描屏幕上的二维码。扫描成功后在主页点击手势识别，然后程序会切换到handtiqu程序，此时便可以按照提示完成测量。
三个文件夹用三个Android Studio打开。
该代码编译需要在带有Bazel编译环境下进行，具体安装操作可以参考Google的Mediapipe官网，网址为www.mediapipe.dev。
由于github无法上传大于25MB的文件，因此部分文件在此处。
把release/mp_iris_tracking_aar.aar移动到Vision/app/libs中。
把res文件夹移动到vision/app/src/main目录下。
把release/mp_multi_hand_tracking_aar.aar移动到handTiqu/app/libs中。
把release/mp_iris_tracking_aar.aar移动到pad/app/libs中。
