MediaPipe

MediaPipe 是一个开源框架，用于构建多模态（视频、音频、任何时间序列数据）应用的机器学习管道。它主要用于实现例如人脸识别、手势识别、对象识别、人体姿态估计等一些与计算机视觉相关的任务。它由谷歌研究团队开发，并对外开源。

下面是绘制检测到的手部关键点和连接线的样例代码

import cv2
import mediapipe as mp# 初始化 MediaPipe 手部模型
mp_hands = mp.solutions.hands
hands = mp_hands.Hands()# 初始化 MediaPipe 绘图功能
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils# 读取图像
image = cv2.imread('hand.png')# 转换图像的颜色空间为 RGB
rgb_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)# 使用 MediaPipe 手部模型处理图像
results = hands.process(rgb_image)# 绘制检测到的手部关键点和连接线
if results.multi_hand_landmarks:for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:mp_drawing.draw_landmarks(image, hand_landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS)# 显示图像
cv2.imshow('MediaPipe Hands', image)# 等待按键关闭窗口
cv2.waitKey(0)# 关闭所有 OpenCV 窗口
cv2.destroyAllWindows()

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