mediapipe touchdesigner

### 如何在 TouchDesigner 中集成 MediaPipe

#### 使用 `mediapipe-touchdesigner` 插件
为了简化 MediaPipe 和 TouchDesigner 的集成过程，可以使用专门为此目的开发的插件——`mediapipe-touchdesigner`[^1]。此插件提供了 GPU 加速的支持，从而提高了性能并减少了延迟。

安装该插件后，在 TouchDesigner 内部可以直接访问 MediaPipe 提供的各种模型和服务。这使得开发者能够专注于创意编程而不是底层技术细节。

#### 实现步骤概述
通过 Script TOP 节点来加载 Python 代码片段，进而调用 MediaPipe 库中的函数完成图像处理任务。由于已经集成了必要的依赖项（例如 MediaPipe），因此只需要编写少量自定义逻辑即可实现所需的功能[^2]。

import cv2
import mediapipe as mp

mp_hands = mp.solutions.hands.Hands(static_image_mode=False, max_num_hands=2)

def process_frame(image):
    results = mp_hands.process(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    
    annotated_image = image.copy()
    if not results.multi_hand_landmarks:
        return annotated_image
    
    for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:
        mp.solutions.drawing_utils.draw_landmarks(
            annotated_image,
            hand_landmarks,
            mp.solutions.hands.HAND_CONNECTIONS)
        
    return annotated_image

上述脚本展示了如何检测手部关键点并将它们绘制到原始帧上。实际应用场景可能更加复杂，但核心思路保持不变：接收来自摄像机或其他源的数据流作为输入；对其进行分析得到有用的信息；最后将结果可视化输出给观众或用于控制其他设备。

#### 创建交互式媒体应用实例
考虑到 MediaPipe 支持多模态感知能力（比如人脸、人体姿态估计等），结合这些特性可以在多个领域创造出丰富多彩的应用案例：

- **媒体艺术**：利用手势识别制作互动雕塑；
- **虚拟现实 (VR)** ：捕捉玩家动作以增强沉浸感；
- **人机交互 (HCI)** ：构建自然流畅的手势控制系统；
- **教育研究**：帮助学生理解抽象概念并通过实践加深记忆；
- **数据分析**：探索新颖的方式呈现统计数据图表。