mediapipe进行手势识别的代码？能够识别出thumb up和thumb down

以下是使用MediaPipe进行手势识别的Python代码，可以识别出“向上拇指”和“向下拇指”手势。

首先，确保已经安装了MediaPipe和OpenCV库。

import cv2
import mediapipe as mp

# 定义手势识别器
class HandDetector():
    def __init__(self, mode=False, max_hands=2, detection_con=0.5, track_con=0.5):
        self.mode = mode
        self.max_hands = max_hands
        self.detection_con = detection_con
        self.track_con = track_con

        # 初始化MediaPipe手部模型
        self.mpHands = mp.solutions.hands
        self.hands = self.mpHands.Hands(self.mode, self.max_hands, self.detection_con, self.track_con)
        self.mpDraw = mp.solutions.drawing_utils

    # 检测手部
    def findHands(self, img, draw=True):
        # 转换为RGB图像
        imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        # 检测手部
        self.results = self.hands.process(imgRGB)
        # 如果检测到手部，绘制关键点和连接线
        if self.results.multi_hand_landmarks:
            for handLms in self.results.multi_hand_landmarks:
                if draw:
                    self.mpDraw.draw_landmarks(img, handLms, self.mpHands.HAND_CONNECTIONS)
        return img

    # 获取手部关键点坐标
    def findPosition(self, img, handNo=0, draw=True):
        lmList = []
        if self.results.multi_hand_landmarks:
            myHand = self.results.multi_hand_landmarks[handNo]
            for id, lm in enumerate(myHand.landmark):
                h, w, c = img.shape
                cx, cy = int(lm.x * w), int(lm.y * h)
                lmList.append([id, cx, cy])
                if draw:
                    cv2.circle(img, (cx, cy), 7, (255, 0, 255), cv2.FILLED)
        return lmList

    # 判断手势是否为“向上拇指”
    def isThumbUp(self, lmList):
        if lmList[4][2] < lmList[3][2] < lmList[2][2] < lmList[1][2] < lmList[0][2]:
            return True
        else:
            return False

    # 判断手势是否为“向下拇指”
    def isThumbDown(self, lmList):
        if lmList[4][2] > lmList[3][2] > lmList[2][2] > lmList[1][2] > lmList[0][2]:
            return True
        else:
            return False

接下来，我们可以使用上述代码来检测图像中手势是否为“向上拇指”或“向下拇指”：

# 初始化手势识别器
detector = HandDetector()

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取图像帧
    success, img = cap.read()
    # 检测手部
    img = detector.findHands(img)
    # 获取手部关键点坐标
    lmList = detector.findPosition(img)
    # 判断手势是否为“向上拇指”
    if detector.isThumbUp(lmList):
        cv2.putText(img, "Thumb Up", (10, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA)
    # 判断手势是否为“向下拇指”
    elif detector.isThumbDown(lmList):
        cv2.putText(img, "Thumb Down", (10, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2, cv2.LINE_AA)
    # 显示图像
    cv2.imshow("Image", img)
    # 按下q键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头
cap.release()
# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

上述代码利用摄像头捕获图像帧，使用手势识别器检测手部并获取手部关键点坐标，最后判断手势是否为“向上拇指”或“向下拇指”，并在图像中绘制相应的提示文本。