调用mediapipe opencv手势识别，根据对应手势动态动作 给出代码

好的，下面是一个简单的示例代码，演示如何使用 Mediapipe 和 OpenCV 进行手势识别：

import cv2
import mediapipe as mp

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

# 初始化 OpenCV 视频捕获
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = cap.read()

    # 将帧转换为 RGB 格式
    frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)

    # 使用 Mediapipe 进行手势识别
    results = hands.process(frame)

    # 绘制手势识别结果
    if results.multi_hand_landmarks:
        for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:
            # 在图像上绘制手部关键点
            for id, lm in enumerate(hand_landmarks.landmark):
                h, w, c = frame.shape
                cx, cy = int(lm.x * w), int(lm.y * h)
                cv2.circle(frame, (cx, cy), 5, (255, 0, 255), cv2.FILLED)

            # 判断手势动作
            # TODO: 根据手势动作执行相应的操作
            # ...

    # 将帧转换回 BGR 格式
    frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)

    # 显示结果
    cv2.imshow('Hand Gesture Detection', frame)

    # 等待按下 ESC 键退出
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break

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

在上面的代码中，我们首先初始化了 Mediapipe 手势识别模型和 OpenCV 视频捕获。然后在循环中读取视频帧，使用 Mediapipe 进行手势识别，并在图像上绘制手势识别结果。最后根据手势动作执行相应的操作。你需要根据实际情况修改 TODO 部分的代码。