手把手教你用JS实现超简单手势识别，小白也能看懂！

本篇文章向大家介绍《手把手教你用JS实现手势识别，超简单！》，主要包括，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下。

JavaScript实现手势识别的核心在于监听touchstart、touchmove和touchend事件，并根据触摸点变化判断手势类型；1.原生触摸事件无需依赖但需手动实现逻辑；2.第三方库如Hammer.js提供现成手势支持；3.机器学习方案可识别复杂手势但需训练模型；滑动手势通过计算deltaX/deltaY并比较阈值实现；多点触控手势可通过Hammer.js启用pinch/rotate处理缩放与旋转；性能优化可通过减少DOM操作、使用requestAnimationFrame及节流技术实现；TensorFlow.js可用于结合机器学习识别自定义手势，流程包括数据收集、预处理、模型训练与部署预测。

JavaScript实现手势识别的核心在于监听触摸事件，并根据触摸点的变化规律来判断手势类型。常见的方案包括使用原生触摸事件、第三方库（如Hammer.js、AlloyFinger）以及结合机器学习模型。

原生触摸事件的优势在于无需引入额外依赖，但需要自己实现手势识别逻辑。第三方库简化了手势识别的流程，提供了现成的手势类型支持。而机器学习方案则可以识别更复杂、自定义的手势，但需要一定的机器学习知识和训练数据。

如何监听触摸事件？

在JavaScript中，可以通过监听touchstart、touchmove和touchend这三个事件来捕获用户的触摸操作。例如：

document.addEventListener('touchstart', function(event) {
  // 记录起始触摸点
  startX = event.touches[0].clientX;
  startY = event.touches[0].clientY;
}, false);

document.addEventListener('touchmove', function(event) {
  // 阻止默认滚动行为
  event.preventDefault();

  // 计算触摸点移动的距离
  let moveX = event.touches[0].clientX - startX;
  let moveY = event.touches[0].clientY - startY;

  // 根据移动距离判断手势
  // ...
}, false);

document.addEventListener('touchend', function(event) {
  // 手势结束，进行相应的处理
  // ...
}, false);

这段代码展示了基本的触摸事件监听，需要在touchmove事件中根据触摸点的移动距离来判断手势类型。event.preventDefault()的作用是阻止页面默认的滚动行为，避免干扰手势识别。

如何判断常见的滑动（swipe）手势？

滑动手势是最常见的手势之一，判断的关键在于计算触摸点在水平和垂直方向上的移动距离，并判断移动距离是否超过一定的阈值。

let startX, startY;
const threshold = 50; // 滑动阈值，单位像素

document.addEventListener('touchstart', function(event) {
  startX = event.touches[0].clientX;
  startY = event.touches[0].clientY;
}, false);

document.addEventListener('touchend', function(event) {
  let endX = event.changedTouches[0].clientX;
  let endY = event.changedTouches[0].clientY;
  let deltaX = endX - startX;
  let deltaY = endY - startY;

  if (Math.abs(deltaX) > threshold && Math.abs(deltaY) < threshold) {
    // 水平滑动
    if (deltaX > 0) {
      console.log('向右滑动');
    } else {
      console.log('向左滑动');
    }
  } else if (Math.abs(deltaY) > threshold && Math.abs(deltaX) < threshold) {
    // 垂直滑动
    if (deltaY > 0) {
      console.log('向下滑动');
    } else {
      console.log('向上滑动');
    }
  }
}, false);

这段代码定义了一个滑动阈值threshold，当水平或垂直方向上的移动距离超过该阈值时，就认为发生了滑动。需要注意的是，为了避免误判，通常还需要判断两个方向上的移动距离，确保只有一个方向上的移动距离明显大于另一个方向。

如何使用Hammer.js简化手势识别？

Hammer.js是一个流行的JavaScript手势识别库，它提供了多种手势类型的支持，例如tap、swipe、pinch、rotate等。使用Hammer.js可以大大简化手势识别的流程。

首先，需要引入Hammer.js库：

<script src="https://hammerjs.github.io/dist/hammer.min.js"></script>

然后，创建一个Hammer实例，并绑定到需要进行手势识别的元素上：

let element = document.getElementById('myElement');
let hammer = new Hammer(element);

// 启用swipe手势
hammer.get('swipe').set({ direction: Hammer.DIRECTION_ALL });

// 监听swipe事件
hammer.on("swipe", function(event) {
  console.log(event.direction); // 输出滑动方向
  if(event.direction == Hammer.DIRECTION_LEFT){
      console.log("向左滑动");
  }
  // ...
});

这段代码展示了如何使用Hammer.js监听swipe手势。hammer.get('swipe').set({ direction: Hammer.DIRECTION_ALL })的作用是启用所有方向的swipe手势。hammer.on("swipe", function(event) { ... })用于监听swipe事件，并在事件处理函数中获取滑动方向。

如何处理多点触控手势，例如捏合（pinch）和旋转（rotate）？

多点触控手势需要同时监听多个触摸点的变化。Hammer.js也提供了对多点触控手势的支持。

let element = document.getElementById('myElement');
let hammer = new Hammer(element);

// 启用pinch和rotate手势
hammer.get('pinch').set({ enable: true });
hammer.get('rotate').set({ enable: true });

// 监听pinch事件
hammer.on("pinch", function(event) {
  console.log(event.scale); // 输出缩放比例
  // ...
});

// 监听rotate事件
hammer.on("rotate", function(event) {
  console.log(event.rotation); // 输出旋转角度
  // ...
});

这段代码展示了如何使用Hammer.js监听pinch和rotate手势。event.scale表示缩放比例，event.rotation表示旋转角度。可以根据这些值来对元素进行相应的变换。

性能优化：如何避免触摸事件处理函数中的卡顿？

触摸事件处理函数需要频繁执行，如果处理逻辑过于复杂，可能会导致页面卡顿。为了避免卡顿，可以采取以下措施：

• 减少DOM操作： 避免在触摸事件处理函数中频繁进行DOM操作，可以将DOM操作合并到一次执行。
• 使用requestAnimationFrame： 将动画相关的操作放到requestAnimationFrame中执行，可以提高动画的流畅度。
• 节流（throttling）或防抖（debouncing）： 使用节流或防抖技术来限制触摸事件处理函数的执行频率。

例如，可以使用节流来限制touchmove事件处理函数的执行频率：

function throttle(func, delay) {
  let timeoutId;
  let lastExecTime = 0;

  return function() {
    let context = this;
    let args = arguments;
    let currentTime = new Date().getTime();

    if (!timeoutId) {
      if (currentTime - lastExecTime >= delay) {
        func.apply(context, args);
        lastExecTime = currentTime;
      } else {
        timeoutId = setTimeout(function() {
          func.apply(context, args);
          lastExecTime = new Date().getTime();
          timeoutId = null;
        }, delay - (currentTime - lastExecTime));
      }
    }
  };
}

document.addEventListener('touchmove', throttle(function(event) {
  // 触摸事件处理逻辑
  // ...
}, 50), false); // 每50毫秒执行一次

这段代码使用了一个throttle函数来限制touchmove事件处理函数的执行频率，确保每50毫秒最多执行一次。这可以有效地减少页面卡顿。

如何结合机器学习识别自定义手势？

如果需要识别更复杂、自定义的手势，可以考虑使用机器学习方案。基本的流程如下：

1. 收集数据： 收集大量的手势数据，包括触摸点的坐标、时间戳等信息。
2. 预处理数据： 对数据进行清洗、归一化等预处理操作。
3. 训练模型： 使用机器学习算法（例如循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM）训练手势识别模型。
4. 部署模型： 将训练好的模型部署到客户端或服务器端。
5. 进行预测： 在客户端或服务器端接收触摸事件，并将数据输入到模型中进行预测。

TensorFlow.js是一个流行的JavaScript机器学习库，可以用于在浏览器中训练和部署机器学习模型。

// 示例：使用TensorFlow.js加载预训练的模型
async function loadModel() {
  const model = await tf.loadLayersModel('path/to/your/model.json');
  return model;
}

// 示例：使用模型进行预测
async function predictGesture(touchData) {
  const model = await loadModel();
  const tensor = tf.tensor(touchData, [1, touchData.length, touchData[0].length]); // 假设touchData是三维数组
  const prediction = model.predict(tensor);
  const gestureIndex = tf.argMax(prediction, 1).dataSync()[0];
  return gestureIndex;
}

这段代码展示了如何使用TensorFlow.js加载预训练的模型，并将触摸数据输入到模型中进行预测。需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体的手势类型和数据格式进行调整。同时，模型的训练和数据预处理通常需要在服务器端完成。

理论要掌握，实操不能落！以上关于《手把手教你用JS实现超简单手势识别，小白也能看懂！》的详细介绍，大家都掌握了吧！如果想要继续提升自己的能力，那么就来关注golang学习网公众号吧！