mediapipe输出手部关键点坐标

Mediapipe是一个开源的跨平台SDK，用于基于机器学习的拟合、追踪和处理视觉和音频信号。其中一个功能是可以输出手部关键点坐标。

首先，Mediapipe可以让用户通过使用一些预训练好的机器学习模型，来收集和处理手部的视频数据。这些模型使用深度卷积神经网络（CNN）来识别手部的关键点。这些关键点是包括了手指的节点和手掌的轮廓，可以用来精确测量手势和手部的运动和动作。

Mediapipe会第一步对输入的视频流进行预处理，将视频帧转换为TensorFlow环境下的输入格式，然后交由训练好的模型进行处理。经过计算后，Mediapipe就可以输出每个关键点的位置，即手部关键点坐标。

这些关键点坐标可以用于很多应用，如手语翻译、虚拟手势交互、智能手势识别等。Mediapipe还提供了丰富的API和开发手册，使得用户可以方便地集成这个功能到自己的应用程序中。

总之，Mediapipe输出手部关键点坐标的功能可以让开发者方便地获取手势和手部运动的数据，从而进一步提高交互效果和用户体验。