mediapipe进行手势识别

### 使用MediaPipe实现手势识别

#### 安装必要的库
为了使用MediaPipe进行手势识别，首先需要安装`mediapipe`和`opencv-python`这两个库。如果希望简化操作流程，还可以考虑安装`cvzone`来辅助处理。

pip install mediapipe opencv-python cvzone

#### 导入所需模块并初始化摄像头
通过OpenCV读取视频流，并利用MediaPipe的手部追踪解决方案来进行实时检测。

import cv2
from cvzone.HandTrackingModule import HandDetector

cap = cv2.VideoCapture(0)  # 打开默认摄像设备
detector = HandDetector(maxHands=1, detectionCon=0.8)  # 初始化手部探测器，设置最大一只手被检测到以及置信度阈值

#### 实现手部特征提取与可视化
一旦捕获到图像帧，则可以通过调用手部跟踪类中的方法获取手指尖和其他重要部位的位置坐标；同时也可以绘制出连接各个骨骼点之间的线条以便更清晰地展示结构关系[^1]。

while True:
    success, img = cap.read()
    hands, img = detector.findHands(img)

    if hands:
        hand = hands[0]
        lmList = hand["lmList"]  # 获取所有地标列表
        
        fingersUp = detector.fingersUp(hand)  # 检测哪些手指抬起
        print(fingersUp)
    
    cv2.imshow("Image", img)
    key = cv2.waitKey(1)
    if key == ord('q'):
        break
    
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

上述代码片段展示了如何捕捉当前画面中存在的单只手掌信息，并判断每根指头的状态（即是否伸直），从而为进一步分析打下基础[^2]。

对于具体的数字手势识别逻辑而言，在了解了基本框架之后可以根据实际需求设计相应的算法——比如基于不同状态下各关节间的相对位置变化模式匹配特定的手势类别等。