mediapipe双手手势识别python代码,判断左右手，两只手同时进行识别，并且进行两只手组合识别识别手势，并显示识别结果

以下是一个使用MediaPipe库实现双手手势识别的Python代码。它可以识别左右手、两只手同时进行的手势，并使用两只手的组合来识别更复杂的手势。它使用MediaPipe的HandTracker模块进行手部检测和跟踪，并使用OpenCV库来显示结果。

import cv2
import mediapipe as mp

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

# 初始化MediaPipe双手跟踪器
hands = mp_hands.Hands(
    max_num_hands=2,
    min_detection_confidence=0.5,
    min_tracking_confidence=0.5)

# 定义手势识别函数
def recognize_gesture(results):
    # 检查双手是否都被检测到了
    if len(results.multi_handedness) == 2:
        left_hand = None
        right_hand = None
        for hand in results.multi_hand_landmarks:
            # 检查左右手
            if hand.handedness.classification[0].label == "Left":
                left_hand = hand
            elif hand.handedness.classification[0].label == "Right":
                right_hand = hand

        # 如果左右手都被检测到
        if left_hand and right_hand:
            # 进行手势识别
            # ...
            # 返回手势结果

    # 如果只检测到了一只手
    elif len(results.multi_handedness) == 1:
        hand = results.multi_hand_landmarks[0]
        # 检查是左手还是右手
        if hand.handedness.classification[0].label == "Left":
            # 识别左手手势
            # ...
            # 返回手势结果
        elif hand.handedness.classification[0].label == "Right":
            # 识别右手手势
            # ...
            # 返回手势结果

    # 如果没有检测到手
    else:
        return ""

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while cap.isOpened():
    success, image = cap.read()
    if not success:
        print("Ignoring empty camera frame.")
        continue

    # 翻转图像，使其与显示屏方向一致
    image = cv2.flip(image, 1)

    # 将图像转换为RGB格式并进行手部检测和跟踪
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    results = hands.process(image)

    # 将图像转换回BGR格式以进行显示
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)

    # 显示检测结果
    if results.multi_hand_landmarks:
        for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:
            mp_drawing.draw_landmarks(
                image, hand_landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS)

    # 进行手势识别
    gesture = recognize_gesture(results)

    # 显示手势识别结果
    cv2.putText(image, gesture, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
                1, (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA)

    # 显示图像
    cv2.imshow('MediaPipe Hands', image)

    # 按下q键退出
    if cv2.waitKey(5) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头和窗口
hands.close()
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在识别手势的`recognize_gesture`函数中，可以根据需要进行手势识别。例如，可以使用手的位置、姿态等信息来识别手势，并使用if语句根据手势类型返回相应的结果。由于手势识别的具体实现可能需要根据具体应用场景进行调整，因此上述代码中的手势识别部分留空，需要根据实际情况进行修改。