VisionClaw - 智能眼镜专属
约 1316 字大约 4 分钟
2026-03-07
智能眼镜专属 AI 助手 - 为 Meta Ray-Ban 智能眼镜设计的多模态 Agent，实时视觉问答和场景理解。
核心特性
实时视觉理解
- 摄像头实时画面分析
- 物体识别和场景理解
- OCR 文字识别
- 人脸识别（可选）
多模态交互
- 视觉 + 语音双模态输入
- 自然语言问答
- 实时翻译
- 导航辅助
低延迟处理
- 边缘计算优化
- 流式处理
- 预测性加载
- 智能缓存
隐私保护
- 本地图像预处理
- 敏感信息过滤
- 用户数据加密
- 可配置隐私级别
快速开始
硬件要求
- Meta Ray-Ban Stories 智能眼镜
- 配对的 iPhone/Android 手机
- 蓝牙 5.0+
安装
# 克隆仓库
git clone https://github.com/sseanliu/VisionClaw.git
cd VisionClaw
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 配置 API Key
export ANTHROPIC_API_KEY=your_api_key
export OPENAI_API_KEY=your_openai_key # 用于视觉模型配置
创建 config.yaml:
device:
name: "Meta Ray-Ban"
bluetooth_address: "XX:XX:XX:XX:XX:XX"
vision:
model: "gpt-4-vision-preview"
max_resolution: 1280x720
frame_rate: 2 # 每秒处理帧数
audio:
sample_rate: 16000
channels: 1
privacy:
blur_faces: true
filter_sensitive: true
local_processing: true启动
# 启动服务
python main.py --config config.yaml
# 配对眼镜
python pair_device.py
# 运行测试
python test_vision.py技术架构
系统架构
┌─────────────────────────────────────┐
│ Meta Ray-Ban 智能眼镜 │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ 摄像头 │ │ 麦克风 │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ │
│ │ │ │
│ └────────┬───────┘ │
│ │ 蓝牙 │
└──────────────────┼──────────────────┘
│
┌──────────────────┼──────────────────┐
│ 手机 App │ │
│ ┌───────────────▼────────────────┐ │
│ │ VisionClaw 处理引擎 │ │
│ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │
│ │ │ 视觉处理 │ │ 语音处理 │ │ │
│ │ └──────────┘ └──────────┘ │ │
│ │ ┌──────────────────────────┐ │ │
│ │ │ 多模态融合引擎 │ │ │
│ │ └──────────────────────────┘ │ │
│ └────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────┘
│
│ HTTPS
▼
┌─────────────────────────────────────┐
│ LLM API (Claude/GPT) │
└─────────────────────────────────────┘视觉处理流程
import cv2
from PIL import Image
class VisionProcessor:
def __init__(self):
self.frame_buffer = []
self.last_analysis = None
async def process_frame(self, frame: bytes) -> dict:
# 解码图像
image = Image.open(io.BytesIO(frame))
# 预处理
image = self.preprocess(image)
# 隐私过滤
if self.config.blur_faces:
image = self.blur_faces(image)
# 发送到 LLM
result = await self.analyze_image(image)
return result
def preprocess(self, image: Image) -> Image:
# 调整大小
image = image.resize((1280, 720))
# 增强对比度
enhancer = ImageEnhance.Contrast(image)
image = enhancer.enhance(1.5)
return image多模态融合
class MultimodalFusion:
async def process(self, vision_input: dict, audio_input: str) -> str:
# 构建多模态提示
prompt = f"""
用户正在看: {vision_input['description']}
用户说: {audio_input}
请根据视觉和语音信息回答用户的问题。
"""
# 调用 LLM
response = await self.llm.generate(prompt)
return response功能特性
实时场景理解
# 场景描述
scene = await vision.describe_scene()
# "你正在一家咖啡店里，前方有一个收银台，左边有几张桌子"
# 物体识别
objects = await vision.detect_objects()
# ["咖啡杯", "笔记本电脑", "手机", "钱包"]
# 文字识别
text = await vision.read_text()
# "菜单: 美式咖啡 $3.50, 拿铁 $4.50"智能问答
# 用户问: "这个多少钱?"
# 系统看到菜单上的价格
answer = await agent.answer_question(
question="这个多少钱?",
context=vision_context
)
# "美式咖啡是 3.50 美元"实时翻译
# 识别外语文字并翻译
text = await vision.read_text()
translation = await translator.translate(text, target_lang="zh")
# 语音播报翻译结果
await tts.speak(translation)导航辅助
# 识别路标和方向
signs = await vision.detect_signs()
direction = await navigator.get_direction(signs)
# "前方 50 米左转"
await tts.speak(direction)适用场景
日常生活
- 购物时查看商品信息
- 阅读菜单和标识
- 识别陌生物品
- 实时翻译外语
旅游出行
- 景点介绍
- 路标识别
- 地图导航
- 语言翻译
学习工作
- 会议记录
- 文档扫描
- 知识查询
- 实时笔记
无障碍辅助
- 视障人士导航
- 文字朗读
- 场景描述
- 障碍物提醒
性能指标
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 视觉处理延迟 | < 2s |
| 语音识别延迟 | < 500ms |
| 端到端响应 | < 3s |
| 电池续航 | 4-6 小时 |
| 图像分辨率 | 1280x720 |
| 处理帧率 | 2 FPS |
隐私保护
本地预处理
class PrivacyFilter:
def filter_image(self, image: Image) -> Image:
# 人脸模糊
faces = self.detect_faces(image)
for face in faces:
image = self.blur_region(image, face)
# 敏感信息过滤
sensitive_regions = self.detect_sensitive(image)
for region in sensitive_regions:
image = self.mask_region(image, region)
return image数据加密
from cryptography.fernet import Fernet
class DataEncryption:
def __init__(self):
self.key = Fernet.generate_key()
self.cipher = Fernet(self.key)
def encrypt_image(self, image_bytes: bytes) -> bytes:
return self.cipher.encrypt(image_bytes)
def decrypt_image(self, encrypted: bytes) -> bytes:
return self.cipher.decrypt(encrypted)隐私级别配置
privacy:
level: high # low, medium, high
high:
blur_faces: true
filter_license_plates: true
filter_credit_cards: true
local_processing_only: true
medium:
blur_faces: true
filter_license_plates: true
low:
blur_faces: false开发指南
自定义视觉模型
class CustomVisionModel:
def __init__(self, model_path: str):
self.model = load_model(model_path)
async def analyze(self, image: Image) -> dict:
# 自定义分析逻辑
result = self.model.predict(image)
return result添加新功能
# 注册新的视觉工具
@vision_tool("identify_plant")
async def identify_plant(image: Image) -> str:
"""识别植物种类"""
result = await plant_api.identify(image)
return f"这是 {result.name}，{result.description}"与其他版本对比
vs 官方版
- 官方版无视觉能力，VisionClaw 专注视觉
- 官方版文本输入，VisionClaw 多模态输入
- VisionClaw 是官方版的视觉增强
vs Moltis
- Moltis 专注语音，VisionClaw 专注视觉
- 两者都是多模态方向
- 可以融合成完整的多模态方案
vs MimiClaw
- MimiClaw 运行在单片机，VisionClaw 运行在手机
- MimiClaw 功耗极低，VisionClaw 功能更强
- 应用场景完全不同
相关链接
- GitHub: sseanliu/VisionClaw
- Meta Ray-Ban: ray-ban.com/stories
- 文档: 使用文档
- 问题反馈: Issues
贡献
欢迎计算机视觉和 AR 开发者贡献！
# 克隆仓库
git clone https://github.com/sseanliu/VisionClaw.git
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 运行测试
pytest tests/许可证
MIT License - 详见 LICENSE