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

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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.

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