结合mediapipe手部关键点和HSV肤色检测获取手部蒙版的代码

好的，以下是结合mediapipe手部关键点和HSV肤色检测获取手部蒙版的Python代码：

import cv2
import mediapipe as mp
import numpy as np

# 初始化mediapipe手部检测模块
mp_hands = mp.solutions.hands
hands = mp_hands.Hands(static_image_mode=False, max_num_hands=1, min_detection_confidence=0.5)

# 设置肤色范围
lower_skin = np.array([0, 20, 70], dtype=np.uint8)
upper_skin = np.array([20, 255, 255], dtype=np.uint8)

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取摄像头帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

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

    # 执行手部检测
    results = hands.process(frame_rgb)

    # 如果检测到手部
    if results.multi_hand_landmarks:
        # 获取手部关键点坐标
        landmarks = results.multi_hand_landmarks[0].landmark

        # 将关键点坐标转换为像素坐标
        height, width, _ = frame.shape
        landmark_points = []
        for landmark in landmarks:
            x, y = int(landmark.x * width), int(landmark.y * height)
            landmark_points.append([x, y])

        # 创建手部蒙版
        mask = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8)
        mask = cv2.fillConvexPoly(mask, np.array(landmark_points[:20]), 255)

        # 进行肤色检测
        hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        skin_mask = cv2.inRange(hsv, lower_skin, upper_skin)

        # 将手部蒙版与肤色蒙版相乘，得到手部区域
        hand_mask = cv2.bitwise_and(mask, skin_mask)

        # 显示结果
        cv2.imshow('Hand Mask', hand_mask)

    # 按下“q”键退出
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在这段代码中，我们使用mediapipe模块检测手部关键点，并根据这些关键点创建手部蒙版。然后，我们使用HSV肤色检测过滤出肤色区域，并将手部蒙版与肤色蒙版相乘，得到手部区域的二值图像。最后，我们显示手部区域的二值图像。