pinky is not in the sudoers file. This incident will be reported.

根据提供的引用内容，"pinky is not in the sudoers file. This incident will be reported." 是一条错误消息，通常是在Linux系统中使用sudo命令时出现的。这个错误消息意味着用户"Pinky"没有被授权执行sudo命令的权限。该错误消息将被记录并报告给系统管理员。

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mediapipe怎么检测是左手还是右手，请给出示例代码

以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用MediaPipe的Hands模型检测手的左右：

import cv2
import mediapipe as mp

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

cap = cv2.VideoCapture(0)

with mp_hands.Hands(
    min_detection_confidence=0.5,
    min_tracking_confidence=0.5) as hands:

    while cap.isOpened():
        success, image = cap.read()
        if not success:
            print("Ignoring empty camera frame.")
            continue

        # Convert the BGR image to RGB before processing.
        image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

        # To improve performance, optionally mark the image as not writeable to pass by reference.
        image.flags.writeable = False
        results = hands.process(image)

        # Draw the hand annotations on the image.
        image.flags.writeable = True
        image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)
        if results.multi_hand_landmarks:
            for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:
                mp_drawing.draw_landmarks(
                    image, hand_landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS)

                # Check if the hand is left or right
                if hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.INDEX_FINGER_TIP].x < hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.PINKY_TIP].x:
                    print("Right hand detected.")
                else:
                    print("Left hand detected.")

        cv2.imshow('MediaPipe Hands', image)
        if cv2.waitKey(5) & 0xFF == 27:
            break

cap.release()

在上面的代码中，我们首先创建了一个 `cv2.VideoCapture` 对象，用于捕获摄像头的视频流。然后，我们创建了一个 `mp_hands.Hands` 对象，用于加载MediaPipe的Hands模型。在循环中，我们从摄像头中读取一帧图像，并将其转换为RGB格式。然后，我们调用 `hands.process` 方法，传入图像，以便使用Hands模型检测手部关键点。如果检测到手部关键点，我们会遍历所有检测到的手，并在图像中绘制出手部关键点的位置。最后，我们判断手的左右位置，并输出结果。

需要注意的是，上述代码中的判断手的左右位置的方法仅适用于手掌朝下的情况。如果手掌朝上，需要修改判断条件。此外，还可以使用更复杂的方法来判断手的左右位置，例如使用机器学习模型来分类左右手。

mediapipe简单手势判断

Mediapipe是一个Google开源的跨平台机器学习框架，可以用于构建各种视觉和媒体处理应用程序。Mediapipe中提供了手部关键点检测模型，可以用于手势识别。具体实现步骤如下：

1. 使用Mediapipe中的HandLandmark模型检测手部关键点。
2. 根据手部关键点的位置计算手指的弯曲角度。
3. 根据手指的弯曲角度判断手势类型。

以下是一个简单的手势判断代码示例：

import cv2
import mediapipe as mp
import math

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

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

# 定义手势类型
GESTURES = {
    0: 'Fist',
    1: 'Five',
    2: 'Ok',
    3: 'Peace',
    4: 'Thumbs up'
}

# 计算两个点之间的距离
def distance(p1, p2):
    return math.sqrt((p1.x - p2.x) ** 2 + (p1.y - p2.y) ** 2)
# 计算三个点之间的夹角
def angle(p1, p2, p3):
    a = distance(p2, p3)
    b = distance(p1, p2)
    c = distance(p1, p3)
    return math.degrees(math.acos((a ** 2 + b ** 2 - c ** 2) / (2 * a * b)))

cap = cv2.VideoCapture(0)

while cap.isOpened():
    success, image = cap.read()
    if not success:
        break

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

    # 检测手部关键点
    results = hands.process(image)

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

            # 计算手指的弯曲角度
            thumb_angle = angle(hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.THUMB_TIP],
                                 hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.THUMB_IP],
                                 hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.THUMB_MCP])
            index_angle = angle(hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.INDEX_FINGER_TIP],
                                 hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.INDEX_FINGER_PIP],
                                 hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.INDEX_FINGER_MCP])
            middle_angle = angle(hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.MIDDLE_FINGER_TIP],
                                 hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.MIDDLE_FINGER_PIP],
                                 hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.MIDDLE_FINGER_MCP])
            ring_angle = angle(hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.RING_FINGER_TIP],
                                 hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.RING_FINGER_PIP],
                                 hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.RING_FINGER_MCP])
            pinky_angle = angle(hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.PINKY_TIP],
                                 hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.PINKY_PIP],
                                 hand_landmarks.landmark[mp_hands.HandLandmark.PINKY_MCP])

            # 判断手势类型
            if thumb_angle < 90 and index_angle < 90 and middle_angle < 90 and ring_angle < 90 and pinky_angle < 90:
                gesture = GESTURES[0]
            elif thumb_angle > 90 and index_angle > 90 and middle_angle > 90 and ring_angle > 90 and pinky_angle > 90:
                gesture = GESTURES[1]
            elif thumb_angle < 90 and index_angle < 90 and middle_angle < 90 and ring_angle < 90 and pinky_angle > 90:
                gesture = GESTURES[2]
            elif thumb_angle > 90 and index_angle < 90 and middle_angle < 90 and ring_angle > 90 and pinky_angle > 90:
                gesture = GESTURES[3]
            elif thumb_angle > 90 and index_angle > 90 and middle_angle < 90 and ring_angle < 90 and pinky_angle < 90:
                gesture = GESTURES[4]
            else:
                gesture = 'Unknown'

            # 在图像上显示手势类型
            cv2.putText(image, gesture, (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)

    # 显示图像
    cv2.imshow('Hand Gesture Recognition', image)
    if cv2.waitKey(5) & 0xFF == 27:
        break

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