Flutter, gestiamo iTunes su Mac sfruttando la webcam (e le mani)

Con flutter potremo utilizzare il nostro pc utilizzando le mani

Diciamocelo, chi non ha mai sognato avere un computer futuristico come quelli che si vedono nei film ? Quelli alla Mission Impossible, per intenderci.

Purtroppo, quel tipo di tecnologia ancora non è arrivata ma da qualche tempo a questa parte si sta facendo di tutto per iniziare ad utilizzare il nostro PC in una maniera del tutto differente, basta vedere tutto ciò che è possibile fare con un "semplice" Kinect che recentemente Microsoft ha reso compatibile anche con i PC.

Un passo avanti abbastanza significativo è stato fatto con il "Leap" un accessorio che al costo di 70$ promette (visto che non è ancora arrivato sul mercato e che difficilmente arriverà entro la fine dell'anno) di utilizzare il PC in modo diverso e senza utilizzare gli ormai obsoleti (?) Mouse e Tastiera. (Link)

Come appena detto, questo gioiello della tecnologia non vedrà la luce prima dell'anno prossimo; al momento, se avete intenzione di provare qualcosa di simile a costo zero, c'è un app che fa al caso vostro: Flutter.

Disponibile esclusivamente (e gratuitamente) sul Mac App Store, Flutter, è un app che al momento serve poco e niente poiché è compatibile con un numero ristretto di applicazioni (VLC, iTunes, Spotify e Quick Time), ma cosa è di preciso ?

In teoria, grazie alla webcam integrata, potremo mandare in play o stoppare le applicazioni sopraelencate avvicinando il palmo della mano alla telecamera quindi, come già detto prima, è un'app che al momento serve solo a mostrare l'idea di quello che potrebbe essere un progetto più grosso in un prossimo futuro.

Infatti, nel breve periodo, sono attese nuove gestures come scritto nella descrizione dell'app:

Free for limited time until new gestures and apps are released

Quindi, al momento vi consigliamo di installare Flutter per restare aggiornati in caso di nuovi aggiornamenti; Unica nota negativa il grande utilizzo di memoria RAM nel momento in cui la webcam deve analizzare l'immagine, arrivando ad utilizzare circa il 15-20% della CPU.