请用pyhthon写一段用于手语识别的程序

以下是一段基于Python的手语识别程序：

import cv2
import numpy as np

# 加载手语识别模型
model = cv2.ml.SVM_load('model.xml')

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取摄像头中的图像
    ret, frame = cap.read()

    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 进行图像预处理
    blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)[1]

    # 查找轮廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 找到最大的轮廓
    if len(contours) > 0:
        contour = max(contours, key=cv2.contourArea)

        # 提取手势特征
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
        roi = thresh[y:y+h, x:x+w]
        roi = cv2.resize(roi, (64, 64))
        feature = np.reshape(roi, (1, 64*64))

        # 进行手语识别
        result = model.predict(feature)[1][0]

        # 显示识别结果
        cv2.putText(frame, chr(result+ord('A')), (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)

    # 显示图像
    cv2.imshow('Hand Gesture Recognition', frame)

    # 按下ESC键退出程序
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break

# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这段程序使用OpenCV库进行图像处理和轮廓查找，然后使用支持向量机（SVM）模型进行手语识别。程序通过摄像头读取图像，对图像进行预处理和特征提取，然后使用SVM模型进行识别，并在图像上显示识别结果。