使用MediaPipe实现摄像头手、嘴巴和眼睛识别分割的示例代码

以下是使用MediaPipe实现摄像头手、嘴巴和眼睛识别分割的示例代码：

import cv2
import mediapipe as mp

# 初始化MediaPipe手、嘴巴和眼睛模型
mp_hands = mp.solutions.hands
mp_face_mesh = mp.solutions.face_mesh

# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while cap.isOpened():
    # 读取摄像头图像
    success, image = cap.read()
    if not success:
        continue
    
    # 对图像进行预处理
    image = cv2.cvtColor(cv2.flip(image, 1), cv2.COLOR_BGR2RGB)
    image.flags.writeable = False
    
    # 运行手、嘴巴和眼睛模型
    with mp_hands.Hands(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as hands:
        results = hands.process(image)
        if results.multi_hand_landmarks:
            for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:
                # 处理手部关键点
                # ...
        
    with mp_face_mesh.FaceMesh(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as face_mesh:
        results = face_mesh.process(image)
        if results.multi_face_landmarks:
            for face_landmarks in results.multi_face_landmarks:
                # 处理面部关键点
                # ...
    
    # 将手、嘴巴和眼睛的关键点进行合并
    landmarks = []
    if results.multi_hand_landmarks:
        for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:
            for landmark in hand_landmarks.landmark:
                landmarks.append((landmark.x, landmark.y, landmark.z))
    if results.multi_face_landmarks:
        for face_landmarks in results.multi_face_landmarks:
            for landmark in face_landmarks.landmark:
                landmarks.append((landmark.x, landmark.y, landmark.z))
    
    # 在图像中绘制关键点
    for landmark in landmarks:
        x, y = int(landmark[0] * image.shape[1]), int(landmark[1] * image.shape[0])
        cv2.circle(image, (x, y), 5, (0, 255, 0), -1)
    
    # 显示处理结果
    cv2.imshow('MediaPipe Hands and FaceMesh', image)
    if cv2.waitKey(5) & 0xFF == 27:
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在上述示例代码中，我们首先初始化了MediaPipe的手、嘴巴和眼睛模型，并使用摄像头读取图像。随后，我们对图像进行了预处理，将图像转换为RGB格式，并禁用了图像的写入功能，以便更快地处理图像。然后，我们分别使用MediaPipe的手和面部模型处理图像，并将手、嘴巴和眼睛的关键点进行合并。最后，我们在图像中绘制关键点，并将处理结果显示在窗口中。请注意，上述示例代码仅用于演示MediaPipe实现摄像头手、嘴巴和眼睛识别分割的基本原理，具体的实现细节需要根据您的需求进行调整。