帮我写一个识别手掌26个关键点的代码，图片做单通道处理

在Python中，我们可以使用OpenCV（Open Source Computer Vision Library）和hand keypoints detection的相关模块，比如hand_tracking_module或hand_landmarks_detection等，来进行手掌关键点的识别。由于OpenCV并不直接提供26个关键点的检测，通常使用的是21个手指关节和手掌中心的关键点。以下是一个基于MediaPipe（由Google开发的一个跨平台的机器学习框架）的手掌关键点检测的基本示例，它返回的是21个关键点而不是26个。

首先，确保安装了Mediapipe库：

pip install mediapipe

然后，你可以使用以下代码来检测手部关键点：

import cv2
import mediapipe as mp

mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
mp_hands = mp.solutions.hands

def draw_keypoints(image, results):
    # 创建一个空的结果画布
    annotated_image = image.copy()
    
    if results.multi_hand_landmarks:
        for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:
            # 提取关键点坐标
            for landmark in hand_landmarks.landmark:
                height, width, _ = image.shape
                x, y = int(landmark.x * width), int(landmark.y * height)
                
                # 绘制关键点
                mp_drawing.draw_landmarks(
                    annotated_image,
                    hand_landmarks,
                    mp_hands.HAND_CONNECTIONS,
                    mp_drawing.DrawingSpec(color=(245,117,66), thickness=2, circle_radius=4),
                    mp_drawing.DrawingSpec(color=(245,66,117), thickness=2, circle_radius=2)
                )
    
    return annotated_image

# 初始化mediapipe hands模块
with mp_hands.Hands(max_num_hands=1, min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as hands:
    while True:
        # 从摄像头获取图像
        cap = cv2.VideoCapture(0)
        ret, frame = cap.read()
        
        # 单通道处理，如果输入是BGR，转换成灰度图
        if len(frame.shape) > 2 and frame.shape[2] == 3:
            frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        
        # 进行手势识别
        results = hands.process(frame)
        
        # 绘制关键点
        result_image = draw_keypoints(frame, results)
        
        # 显示结果
        cv2.imshow("Hand Keypoints", result_image)
        
        # 按 'q' 键退出
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

# 关闭摄像头
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这段代码将在摄像头视频流中实时显示手部关键点。注意26个关键点的情况通常是特定应用（如游戏或特殊交互设计）需要，而Mediapipe提供的标准版本只包括21个关键点。