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

在Python中，你可以使用OpenCV库来访问摄像头并在图像上检测人体的关键点。这里有一个基本的例子，展示了如何做到这一点：

import cv2
import numpy as np

# 加载预训练的人脸关键点模型
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取摄像头帧
    ret, frame = cap.read()
    
    # 检测人脸
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
    
    if len(faces) > 0:
        for (x, y, w, h) in faces:
            # 提取人脸区域
            roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
            
            # 使用深度学习模型检测关键点
            # 这部分取决于你使用的库，比如dlib、mediapipe等，这里仅做说明
            # landmarks = detect_keypoints(roi_gray)  # 你需要替换为实际的关键点检测函数
            
            # 如果有关键点，可以在原图上标记它们
            # cv2.drawKeypoints(roi_gray, landmarks, img=frame, color=(0, 255, 0), flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)
    
    # 显示结果
    cv2.imshow('Face Detection', frame)
    
    # 按'q'键退出，按'esc'键暂停/继续
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
    elif cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27:  # esc key
        print("Pausing... Press 'esc' to continue.")
        cv2.waitKey(-1)  # Wait indefinitely until 'esc' is pressed again

# 清理资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

注意：这个例子假设你已经有了面部关键点检测的函数`detect_keypoints()`，这通常是深度学习库如Mediapipe或Dlib提供的。如果你还没有，你需要先安装相应的库并编写这部分代码。