python手势识别的分类器

根据提供的引用内容，以下是一个基于Python的手势识别分类器的示例代码：

import mediapipe as mp
import cv2

# 初始化手势识别模型
hands = mp.solutions.hands.Hands(static_image_mode=False, max_num_hands=2, min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5)

# 开启摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取摄像头帧
    ret, frame = cap.read()
    
    # 将图像转换为RGB格式
    image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    
    # 进行手势识别
    results = hands.process(image)
    
    # 绘制识别结果
    if results.multi_hand_landmarks:
        for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:
            # 在图像上绘制手势关键点
            mp.solutions.drawing_utils.draw_landmarks(image, hand_landmarks, mp.solutions.hands.HAND_CONNECTIONS)
    
    # 将图像转换回BGR格式
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)
    
    # 显示图像
    cv2.imshow('Hand Gesture Recognition', image)
    
    # 按下'q'键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头和窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用了`mediapipe`库来实现手势识别功能。它通过打开摄像头，读取摄像头帧，并将帧转换为RGB格式。然后，它使用手势识别模型对图像进行处理，并获取手势关键点的位置。最后，它在图像上绘制手势关键点，并显示出来。