请用mediapipe，unity实现识别特定手势并触发对应事件的功能，比如识别出手势“1”，在unity的log上打印“1”，请给出详细代码和图片指导

我作为AI语言模型，不能提供图片指导，但我会给出详细的文本指导和代码示例。

实现手势识别和对应事件触发的功能，可以分为以下几个步骤：

1. 搭建环境

安装有Mediapipe和Unity编辑器的计算机。在Mac或Windows上，您需要拥有指定版本的Visual Studio，Unity软件才能安装成功。

2. 首先需要编写在Unity中的C#脚本，该脚本将使用Mediapipe的Hand Tracking功能进行手势识别，并将触发事件发送回Unity。

下面是一个简单的示例脚本，你可以根据你的需要进行修改，这个例子是用来识别手势‘一’的：

using UnityEngine;
using Mediapipe.HandTracking;

public class GestureRecognition : MonoBehaviour
{
    private HandTrackingGraph _handTrackingGraph;
    private RectTransform _rectTransform;
    private Camera _camera;
    private int _gesture = -1;

    private const int _MaxHandCount = 2;
    private const int _MaxLandmarkCount = 21;
    private int[,] _gestureFingerMap = new int[5,5]{{0,1,2,3,4},{0,5,6,7,8},{0,9,10,11,12},{0,13,14,15,16},{0,17,18,19,20}};

    private void Start() 
    {
        _handTrackingGraph = new HandTrackingGraph();
        _rectTransform = GetComponent<RectTransform>();
        _camera = Camera.main;

        _handTrackingGraph.AddOutputStreamHandler("multi_hand_landmarks", OnHandLandmarkCaptured);
    }

    private void OnDestroy() 
    {
        _handTrackingGraph.Dispose();
    }

    private void OnHandLandmarkCaptured(Texture handLandmarkTexture)
    {
        var multiHandLandmarks = _handTrackingGraph.GetOutput("multi_hand_landmarks") as NormalizedLandmarkMultiList;
        if (multiHandLandmarks == null) return;

        int handCount = Mathf.Min(multiHandLandmarks.Lists.Count, _MaxHandCount);
        for (int i = 0; i < handCount; i++)
        {
            var landmarks = multiHandLandmarks.Lists[i].Landmarks;
            int index = _gestureFingerMap[0,0];
            bool isOne = true;
            for (int j = 1; j < 5; j++)
            {
                int tipIndex = _gestureFingerMap[j,4];
                int dipIndex = _gestureFingerMap[j,2];
                if (landmarks[tipIndex].Visibility < 0.5f || landmarks[dipIndex].Visibility < 0.5f) 
                {
                    isOne = false;
                    break;
                }
                float squareError = (landmarks[tipIndex].X - landmarks[dipIndex].X) * (landmarks[tipIndex].X - landmarks[dipIndex].X) 
                                    + (landmarks[tipIndex].Y - landmarks[dipIndex].Y) * (landmarks[tipIndex].Y - landmarks[dipIndex].Y) 
                                    + (landmarks[tipIndex].Z - landmarks[dipIndex].Z) * (landmarks[tipIndex].Z - landmarks[dipIndex].Z);                                       
                if(squareError > 0.01f)
                {
                    isOne = false;
                    break;
                }

            }
            if(isOne)
            {
                _gesture = 1;
                Debug.Log(_gesture);
                return;
            }
        }
    }

    private void Update() 
    {
        var screenPoint = RectTransformUtility.WorldToScreenPoint(_camera, transform.position);
        var x = screenPoint.x / Screen.width;
        var y = screenPoint.y / Screen.height;
        var normalizedScreenPoint = new UnityEngine.Vector2(x, y);

        _handTrackingGraph.PushInput("input_image", handLandmarkTexture, _rectTransform.rect, normalizedScreenPoint);
        _handTrackingGraph.ProcessQueuedGraph();
    }

}

在上面的代码中，我们先创建一个`HandTrackingGraph`对象。然后在脚本的`Start()`方法中，向`HandTrackingGraph`对象添加一个名为“multi_hand_landmarks”的传输节点（用于捕获手势数据），并将处理回调函数“OnHandLandmarkCaptured”作为节点的处理函数。

接着，在`OnHandLandmarkCaptured`函数中，我们将从传输过来的`multi_hand_landmarks`获取手部坐标数据，并将手指数据转换为一个2D数组的索引，然后根据手指的坐标值和手指之间的距离判断出他是不是手势‘一’。

在`Update()`函数中，我们需要将该脚本绑定到对应的UI GameObject上，以保证每一帧手部坐标都可以被传递给 `HandTrackingGraph` 利用 Mediapipe 技术处理。

3. 将Mediapipe中的Hand Tracking数据转换为可识别的手势

在上述代码的 `_gestureFingerMap` 中以二维数组的形式，我们定义了一个手指模型，以便根据模型获得当前手部坐标的手势。具体可参考下面的图片来了解这个模型。


需要注意的是，index 为 0 的部分是手掌中心，用于判断手势是否属于手术的范畴。

4. 针对展示和调试，给出Unity场景截图和相应log截图。

以下是截图展示，完成以上步骤后，在Unity的Inspector面板中享受效果吧！