MediaPipe+OpenCV 实现实时手势识别（附Python源码）

MediaPipe官网：https://developers.google.com/mediapipe

MediaPipe仓库：https://github.com/google/mediapipe

一、MediaPipe介绍

MediaPipe 是一个由 Google 开发的开源跨平台机器学习框架，用于构建视觉和感知应用程序。它提供了一系列预训练的机器学习模型和工具，使开发者能够轻松地构建基于计算机视觉和机器学习的应用程序。MediaPipe 的主要特点包括以下几点：

1. 跨平台支持：MediaPipe 可以在多种操作系统上运行，包括 Windows、macOS、Linux 和 Android。这使得开发者能够构建适用于不同设备和操作系统的应用程序。

2. 模型库：MediaPipe 提供了一系列预训练的机器学习模型，涵盖了许多不同的应用领域，包括人体姿势估计、手部跟踪、面部检测、手势识别、物体检测和跟踪等。这些模型可以用于快速构建各种视觉和感知应用。

3. 易用性：MediaPipe 提供了易于使用的 API，使开发者能够轻松地集成模型和工具，无需深度学习专业知识。它还包括一组预构建的计算图，可用于加速开发。

4. 实时性：MediaPipe 的设计注重实时性能，因此非常适用于需要快速处理图像和视频数据的应用程序，如增强现实（AR）、虚拟现实（VR）和实时视频分析。

5. 可扩展性：开发者可以自定义和扩展现有的模型和工具，以满足特定应用的需求。这使得它非常灵活，适用于各种不同的项目。

6. 社区支持：MediaPipe 拥有一个活跃的开发者社区，提供文档、示例代码和支持，以帮助开发者更轻松地使用框架。

总之，MediaPipe 是一个功能强大的开源框架，可用于构建各种视觉和感知应用程序，从简单的图像处理到复杂的实时分析和交互式应用。它的跨平台支持和丰富的模型库使开发者能够更容易地开发出创新性的应用。

二、MediaPipe使用示例代码

import mediapipe as mp
import cv2

# 初始化手势识别模块
hands = mp.solutions.hands

# 初始化绘图模块
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils

# 初始化摄像头输入
cap = cv2.VideoCapture(0)  # 打开默认摄像头

# 处理帧并进行手势识别
with hands.Hands(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as hand_module:
    while cap.isOpened():
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            continue

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

        # 进行手势检测
        results = hand_module.process(frame_rgb)

        # 绘制检测结果
        if results.multi_hand_landmarks:
            for landmarks in results.multi_hand_landmarks:
                mp_drawing.draw_landmarks(frame, landmarks, hands.HAND_CONNECTIONS)

        # 显示帧
        cv2.imshow('Hand Tracking', frame)

        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27:  # 按下Esc键退出
            break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
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