帮我用python 写一个调用摄像头识别手掌26个关键点并显示，按esc退出的代码

在Python中，我们可以使用OpenCV库来处理摄像头视频流，并结合dlib库来识别手部的关键点，如26个 landmark。以下是一个基本的示例，它会在摄像头捕获的帧上绘制手掌关键点，然后通过`cv2.waitKey()`等待用户按下 'Esc' 键退出：

import cv2
import dlib

# 加载预训练的人脸关键点模型（这里假设手部关键点也相似）
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

while True:
    # 从摄像头获取一帧
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    ret, frame = cap.read()

    if not ret:
        break

    # 转换为灰度图像以便于检测
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 使用dlib的face detector找出人脸区域
    faces = detector(gray)

    for face in faces:
        # 获取人脸形状
        landmarks = predictor(gray, face)
        # 提取关键点坐标
        points = [(p.x, p.y) for p in landmarks.parts()]

        # 绘制关键点
        cv2.drawPoints(frame, points, color=(0, 255, 0), thickness=2)

    # 显示结果
    cv2.imshow('Hand Landmark Detection', frame)

    # 检查是否按键 esc
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源并关闭所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

请注意，这个例子假设你已经下载了`shape_predictor_68_face_landmarks.dat`文件，通常用于面部特征检测。对于手部关键点，你可能需要一个专门针对手部的地标模型，这可能不容易获得。另外，这个代码只能识别出手部的大致位置，精确到26个关键点可能需要更专业的手部关键点检测模型。