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。

相关问题

mediapipe手指数字

### MediaPipe 手指 数字识别 实现方法

MediaPipe 提供了一种高效的手掌关键点检测工具，能够精确捕捉手部姿态并提取手指关节位置数据。基于这些特征点信息，可以设计算法来解析不同手势所代表的具体含义。

#### 关键技术要点

- **手掌关键点模型加载**
使用预训练好的手掌关键点检测器初始化MediaPipe Hands模块实例[^1]。

import mediapipe as mp
mp_hands = mp.solutions.hands.Hands(
    static_image_mode=False,
    max_num_hands=2,     # 支持最多两只手的同时跟踪
    min_detection_confidence=0.7)

- **图像帧处理流程**
对每一帧视频输入执行如下操作：转换色彩空间、调整尺寸以及应用手掌关键点估计函数获取多组坐标集。

image_rgb = cv2.cvtColor(image_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # 色彩空间变换
results = mp_hands.process(image_rgb).multi_hand_landmarks  # 获取所有手的关键点集合
if results is not None:
    for hand_landmarks in results:  # 遍历每一只手的数据
        landmark_positions = [(lm.x, lm.y, lm.z) for lm in hand_landmarks.landmark]

- **手指弯曲程度计算**
定义规则用于评估各个手指的状态（伸直/弯曲），进而推断出手势形态。通常情况下会考虑相邻两节骨骼向量之间的夹角大小作为评判依据之一。

def get_finger_state(finger_tip_pos, finger_pip_pos, finger_mcp_pos):
    """ 计算单根手指的弯曲情况 """
    vec_a = np.array([finger_tip_pos[0]-finger_pip_pos[0], finger_tip_pos[1]-finger_pip_pos[1]])
    vec_b = np.array([finger_pip_pos[0]-finger_mcp_pos[1]])
    
    cosine_angle = np.dot(vec_a, vec_b)/(np.linalg.norm(vec_a)*np.linalg.norm(vec_b))
    angle = np.arccos(cosine_angle)

    return 'bend' if abs(angle-np.pi)<0.3 else 'straight'

- **数字映射逻辑构建**
根据五根手指的不同组合模式建立一套完整的编码体系，使得特定的手势可以直接对应到相应的阿拉伯数值上。例如当拇指与其他四指均处于张开状态时表示数字5；而仅食指竖起则意味着数字1等等。

def recognize_number(thumb, index, middle, ring, pinky):
    states = [thumb, index, middle, ring, pinky]

    mapping_rules = {
        (True , True , False, False, False): 1,
        (False, True , True , False, False): 2,
        ...
        (True , True , True , True , True ): 5}
        
    state_tuple = tuple(['open'==state for state in states])
    number = mapping_rules.get(state_tuple,-1)
    return number

通过上述步骤即可完成从原始摄像头采集画面直至最终输出具体数字的过程，在实际开发过程中还需要针对各种复杂场景做进一步优化改进以提高鲁棒性和准确性。

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。