mediapipe hand

### MediaPipe 手部追踪指南与资源

MediaPipe 是由 Google 开发的一个用于构建多模态应用管道的框架，支持多种设备上的实时感知任务。手部追踪是其中一个重要的模块，能够识别并跟踪单个或多个人的手部姿态。

#### 安装与设置
为了使用 MediaPiipe 的手部追踪功能，需先安装必要的依赖项和库文件。对于 Python 用户来说，可以通过 pip 工具来快速完成这一过程：

pip install mediapipe opencv-python

这段命令会下载最新版本的 `mediapipe` 和图像处理所需的 OpenCV 库[^1]。

#### 基本用法示例
下面是一个简单的例子展示了如何利用 MediaPipe 进行基本的手部检测工作。此代码片段读取摄像头输入流，并尝试对手掌位置进行标记绘制。

import cv2
import mediapipe as mp

mp_hands = mp.solutions.hands.Hands(static_image_mode=False,
                                    max_num_hands=2,
                                    min_detection_confidence=0.7)

cap = cv2.VideoCapture(0)
while cap.isOpened():
    success, image = cap.read()
    if not success:
        break
    
    # Flip the image horizontally for a later selfie-view display.
    image = cv2.flip(image, 1)
    
    results = mp_hands.process(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    
    if results.multi_hand_landmarks:
        for handLms in results.multi_hand_landmarks:
            mp_drawing.draw_landmarks(
                image, handLms, mp_hands.HAND_CONNECTIONS)
            
    cv2.imshow('Hand Tracking', image)
    
    key = cv2.waitKey(5)
    if key & 0xFF == ord('q'):
        break
        
cv2.destroyAllWindows()
cap.release()

上述脚本实现了从默认摄像机获取视频帧，在每一帧上运行手部模型预测，并将结果可视化显示出来。当按下键盘上的 'q' 键时程序终止执行[^2]。

#### 资源链接
官方文档提供了详细的 API 参考手册和技术说明，帮助开发者更好地理解和运用该工具包的功能特性。此外还有许多社区贡献者分享了自己的项目案例以及教程文章可供学习参考。