if view_img: cv2.imshow(str(p), im0) cv2.waitKey(0) # 1 millisecond

这段代码是用于显示图像的。如果 `view_img` 为真，那么它将图像 `im0` 显示出来，并等待用户按下任意键后关闭图像窗口。`cv2.imshow(str(p), im0)` 显示图像，其中 `str(p)` 是窗口的名称，`im0` 是图像数据。`cv2.waitKey(0)` 是等待用户按下任意键的函数。如果参数为 0，则程序会无限期等待用户按下一个按键；如果参数是一个正整数，则程序会等待这个时间（单位是毫秒）后自动关闭图像窗口。

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import cv2 import mediapipe as mp import time cap = cv2.VideoCapture(0) mpHands = mp.solutions.hands hands = mpHands.Hands() mpDraw = mp.solutions.drawing_utils pTime = 0 cTime = 0 while True: success, img = cap.read() imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = hands.process(imgRGB) #print(results.multi_hand_landmarks) if results.multi_hand_landmarks: for handLms in results.multi_hand_landmarks: for id, lm in enumerate(handLms.landmark): #print(id,lm) h, w, c = img.shape cx, cy = int(lm.x *w), int(lm.y*h) #if id ==0: cv2.circle(img, (cx,cy), 7, (255,0,255), cv2.FILLED) mpDraw.draw_landmarks(img, handLms, mpHands.HAND_CONNECTIONS) cTime = time.time() fps = 1/(cTime-pTime) pTime = cTime cv2.putText(img,str(int(fps)), (10,70), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3, (255,0,255), 3) cv2.imshow("Image", img) cv2.waitKey(1)

这段代码使用OpenCV和MediaPipe库实现了手部姿势检测，并在视频流中绘制了手部关键点和连接线。具体实现如下：

1. 导入必要的库和模块：

import cv2 
import mediapipe as mp 
import time  

2. 初始化摄像头并创建MediaPipe Hands模型：

cap = cv2.VideoCapture(0)  # 初始化摄像头
mpHands = mp.solutions.hands  # 创建MediaPipe Hands模型
hands = mpHands.Hands()  # 实例化模型
mpDraw = mp.solutions.drawing_utils  # 创建绘图工具

3. 循环读取视频帧并进行手部姿势检测：

while True:
    success, img = cap.read()  # 读取视频帧
    imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # 将BGR图像转换为RGB图像
    results = hands.process(imgRGB)  # 进行手部姿势检测

4. 绘制手部关键点和连接线：

if results.multi_hand_landmarks:
    for handLms in results.multi_hand_landmarks:
        for id, lm in enumerate(handLms.landmark):
            h, w, c = img.shape
            cx, cy = int(lm.x *w), int(lm.y*h)
            cv2.circle(img, (cx,cy), 7, (255,0,255), cv2.FILLED)
        mpDraw.draw_landmarks(img, handLms, mpHands.HAND_CONNECTIONS)

5. 计算并显示帧率：

cTime = time.time()
fps = 1/(cTime-pTime)
pTime = cTime
cv2.putText(img,str(int(fps)), (10,70), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3, (255,0,255), 3)

6. 显示处理后的帧：

cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(1)

if frame is not None: cv2.imshow("viz", frame) cv2.waitKey(1)怎么指定画面大小

在给定的代码片段中，`if frame is not None:` 是用于检查从设备接收的帧是否为空，如果不为空，则使用 `cv2.imshow()` 显示帧到窗口 "viz" 中。`cv2.waitKey(1)` 表示程序会暂停1毫秒，等待用户按键，然后继续执行。关于如何指定窗口 "viz" 的大小，你需要在创建窗口前设置它的属性。

如果你想在 `imshow` 之前预设窗口大小，可以使用 `cv2.namedWindow()` 函数，并传递窗口名称和宽度、高度作为参数。例如：

# 指定窗口名为 'viz'，宽度为800像素，高度为600像素
cv2.namedWindow('viz', cv2.WINDOW_NORMAL, (800, 600))

if frame is not None:
    cv2.imshow("viz", frame)
cv2.waitKey(1)

这里的 `(800, 600)` 是窗口的大小，`WINDOW_NORMAL` 标志表示窗口大小可以改变，如果你希望窗口大小固定不变，可以使用 `cv2.WINDOW-fixedsize` 或者直接省略第三个参数。

如果你想在创建窗口之后再调整大小，可以在显示图像后使用 `cv2.resizeWindow()` 函数，不过这会影响到当前显示的帧。

注意，窗口大小的调整可能会受到系统的显示设置和其他正在运行的应用程序的影响。