请用python、opencv写一段代码，实现用MediaPipe进行手掌关键点预测时，手掌的旋转方向不确定，利用手腕0号点、食指根部5号点、小指根部17号点的坐标确定左右手

以下是利用MediaPipe进行手掌关键点预测时，根据手腕、食指根部和小指根部的坐标确定左右手的Python代码：

import cv2
import mediapipe as mp

mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
mp_hands = mp.solutions.hands

# 初始化MediaPipe Hands
hands = mp_hands.Hands(
    static_image_mode=True,
    max_num_hands=1,
    min_detection_confidence=0.5)

# 读取图片
image = cv2.imread('hand.jpg')
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 处理图片，获取手掌关键点
results = hands.process(image)
if not results.multi_hand_landmarks:
    print('No hands found.')
    exit()

# 获取手掌关键点的坐标
landmarks = results.multi_hand_landmarks[0]
landmark_coords = []
for landmark in landmarks.landmark:
    x = landmark.x * image.shape[1]
    y = landmark.y * image.shape[0]
    landmark_coords.append((x, y))

# 判断左右手
wrist = landmark_coords[0]
index_finger_base = landmark_coords[5]
pinkie_finger_base = landmark_coords[17]
if wrist[0] < index_finger_base[0] and wrist[0] < pinkie_finger_base[0]:
    print('Left hand')
else:
    print('Right hand')

# 可视化结果
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)
mp_drawing.draw_landmarks(
    image,
    landmarks,
    mp_hands.HAND_CONNECTIONS)
cv2.imshow('MediaPipe Hands', image)
cv2.waitKey(0)

# 释放资源
hands.close()
cv2.destroyAllWindows()

这段代码首先初始化了MediaPipe Hands，并读取了一张手掌图片。然后，它处理图片，获取手掌关键点的坐标。接着，它根据手腕、食指根部和小指根部的坐标判断左右手，并输出结果。最后，它可视化了结果，将手掌关键点和连接线绘制在图片上，并显示图片。