通过mediapipe手部关键点截取完整手部图片的代码

以下是使用 Mediapipe 截取完整手部图片的示例代码：

import cv2
import mediapipe as mp

mp_hands = mp.solutions.hands

cap = cv2.VideoCapture(0)

with mp_hands.Hands(
        static_image_mode=True,
        max_num_hands=2,
        min_detection_confidence=0.5) as hands:
    while cap.isOpened():
        success, image = cap.read()
        if not success:
            print("Ignoring empty camera frame.")
            continue

        results = hands.process(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))

        if results.multi_hand_landmarks:
            for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:
                x_min, y_min, x_max, y_max = 0, 0, 0, 0
                for landmark in hand_landmarks.landmark:
                    x, y = int(landmark.x * image.shape[1]), int(landmark.y * image.shape[0])
                    if x < x_min:
                        x_min = x
                    if x > x_max:
                        x_max = x
                    if y < y_min:
                        y_min = y
                    if y > y_max:
                        y_max = y

                hand_image = image[y_min:y_max, x_min:x_max]
                cv2.imshow('Hand Image', hand_image)

        cv2.imshow('MediaPipe Hands', image)
        if cv2.waitKey(5) & 0xFF == 27:
            break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用了 MediaPipe 的 Hands 模型来检测手部关键点，并使用 OpenCV 从摄像头中截取出完整的手部图片。其中，`static_image_mode` 参数指定使用静态图片模式，`max_num_hands` 参数指定最多检测到几只手，`min_detection_confidence` 参数指定检测手部的置信度。截取手部图片的过程是通过找到手部关键点的最大和最小 x、y 坐标来实现的。