mediapipe怎么把检测到的手部框选

在mediapipe中，可以使用Hand Landmark模型来检测手部的关键点，并且可以通过这些关键点来框选手部。具体实现步骤如下：

1. 导入必要的库和模型：

import cv2
import mediapipe as mp

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

2. 初始化模型：

hands = mp_hands.Hands(
    min_detection_confidence=0.7,
    min_tracking_confidence=0.5)

3. 处理图像，并获取手部关键点：

image = cv2.imread('hand.jpg')
results = hands.process(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))

4. 遍历每个检测到的手部，并绘制框选框：

if results.multi_hand_landmarks:
    for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:
        # 获取手部区域的最小最大坐标
        x_min, x_max, y_min, y_max = get_hand_box(hand_landmarks)
        # 绘制框选框
        cv2.rectangle(image, (x_min, y_min), (x_max, y_max), (0, 255, 0), 2)

其中，get_hand_box()函数用于获取手部区域的最小最大坐标，具体实现可以参考以下代码：

def get_hand_box(hand_landmarks):
    x = [landmark.x for landmark in hand_landmarks.landmark]
    y = [landmark.y for landmark in hand_landmarks.landmark]
    z = [landmark.z for landmark in hand_landmarks.landmark]
    x_min, x_max = int(min(x) * image.shape[1]), int(max(x) * image.shape[1])
    y_min, y_max = int(min(y) * image.shape[0]), int(max(y) * image.shape[0])
    return x_min, x_max, y_min, y_max

执行以上代码后，就可以在图像中框选出检测到的手部区域。