mediapipe手部3d坐标

使用 Mediapipe 库可以实现手部关键点的检测和跟踪，其中包括手掌、手指、手腕等部位的关键点。通过这些关键点的坐标信息，可以计算出手部的 3D 坐标。

具体实现方法如下：

1. 使用 Mediapipe 库中的 Hand 模型进行手部关键点检测和跟踪。
2. 获取每个关键点在图像中的 2D 坐标。
3. 使用相机内参和外参等信息，将 2D 坐标转换为 3D 坐标。

以下是一个简单的示例代码：

import cv2
import mediapipe as mp

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

# 初始化 Hand 模型
hands = mp_hands.Hands(static_image_mode=False, max_num_hands=2, min_detection_confidence=0.5)

# 读取图像
image = cv2.imread('hand.jpg')

# 将图像转换为 RGB 格式
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 进行手部关键点检测和跟踪
results = hands.process(image)

# 绘制关键点
if results.multi_hand_landmarks:
    for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:
        mp_drawing.draw_landmarks(image, hand_landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS)

        # 计算手部 3D 坐标
        landmarks_3d = []
        for landmark in hand_landmarks.landmark:
            x = landmark.x * image.shape[1]
            y = landmark.y * image.shape[0]
            landmarks_3d.append([x, y, 0])
        landmarks_3d = cv2.convertPointsToHomogeneous(np.array(landmarks_3d)).squeeze()

# 显示结果
cv2.imshow('Hand Landmarks', image)
cv2.waitKey(0)

# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()