基于pytorch写一个手部关键点检测代码

好的，以下是一个基于PyTorch写的手部关键点检测代码，代码中使用了一个已经训练好的模型（模型文件需要自己下载）：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
import cv2
import numpy as np
from models import MyModel


# 定义模型
model = MyModel()
model.load_state_dict(torch.load('model.pth', map_location='cpu'))
model.eval()

# 定义图像预处理函数
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.5], std=[0.5])
])

# 定义手部关键点检测函数
def detect_keypoints(image):
    # 调整图像大小
    image = cv2.resize(image, (256, 256))
    # 图像预处理
    image = transform(image).unsqueeze(0)
    # 使用模型进行预测
    with torch.no_grad():
        output = model(image)
    # 获取关键点坐标
    keypoints = output.squeeze().numpy()
    keypoints = np.reshape(keypoints, (-1, 2))
    # 将坐标缩放回原图像大小
    keypoints[:, 0] = keypoints[:, 0] * image.shape[3] / 256
    keypoints[:, 1] = keypoints[:, 1] * image.shape[2] / 256
    # 返回关键点坐标
    return keypoints

# 加载测试图像
image = cv2.imread('test.jpg')

# 进行关键点检测
keypoints = detect_keypoints(image)

# 在图像上绘制关键点
for point in keypoints:
    cv2.circle(image, (int(point[0]), int(point[1])), 3, (0, 255, 0), -1)

# 显示图像
cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，代码中的`MyModel`需要替换为你自己的模型类，同时需要根据具体情况修改`load_state_dict`和`detect_keypoints`函数。另外，模型文件需要自己下载，并且需要根据自己的模型来修改代码中的预处理方式和后处理方式。