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大家好，今天分享一个非常有意思且十分简单的python库——mediapipe库。该库集成了大量的深度学习模型，短短几行代码，就可以快速实现一个炫酷的实例，本文就以手势检测为例，展示一下这个强大的开源库。

mediapipe由Google开发，集合了人脸识别、姿势检测、图像分割、目标识别等多种深度学习模型，主要有以下几个特点：

• 端到端加速：内置快速 ML 推理和处理加速，即使在普通硬件上也是如此
• 一次构建，随处部署：统一解决方案适用于Android、iOS、桌面、Web和loT
• 即用型解决方案：展示框架全部功能的尖端 ML 解决方案
• 免费和开源：Apache 2.0 下的框架和解决方案，完全可扩展和可定制

mediapipe中集合的模型，包含人脸识别、面部检测、手势检测、即时运动追踪、姿势检测、物体识别等，下图对其进行展示。

下面以手势检测为例，介绍一下mediapipe的用法。

首先定义一个手势检测的模型，第7、8行分别是手21个点的样式和点与点连线的样式，21个关键点的分布如图所示。

import cv2
import mediapipe as mp
cap = cv2.VideoCapture(0,cv2.CAP_DSHOW)
mpHands = mp.solutions.hands
hands = mpHands.Hands()
#设置线和点的样式
handLmsStyle = mpDraw.DrawingSpec(color = (0,0,255),thickness=5)
handConnStyle = mpDraw.DrawingSpec(color = (0,255,0),thickness=10)

使用while循环，处理每一帧图像即可，就是这么简单，第7行的if判断，如果检测到了手，那么就遍历手势检测的21个点，然后使用第10行的函数画上线和点即可。

while True:
#获取每一帧图像ret, img = cap.read()if ret:imgRGB = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)res = hands.process(imgRGB)if res.multi_hand_landmarks:for handLms in res.multi_hand_landmarks:#画线mpDraw.draw_landmarks(img,handLms,mpHands.HAND_CONNECTIONS,handLmsStyle,handConnStyle)                   cv2.imshow('img',img)if cv2.waitKey(1) == ord('q'):break

 直接运行代码，即可实现手势检测。而且，官方有详细的文档，如感兴趣可以自行进行学习，并调整一些参数让程序更加符合某些实际需求。