基于MediaPipe的手势数字识别（0-9手势识别）

基于mediapipe识别手势所对应的数字(一、二、三、四、五)。
mediapipe的官网
总体思路：mediapipe可以 识别 手掌的关键点，我的思路是识别单根手指是否弯曲，然后根据五根手指的弯曲程度判断手势所对应的数字。

那怎么判断单根手指是否弯曲呢？

   我是根据手指的四个关键点的相对位置。比如识别大拇指的弯曲程度，先计算点4和点3的角度a，再计算点2和点1的角度b，最后计算角度a和角度b的差值的绝对值，如果绝对值小于12度，则认为大拇指是伸直的。其他手指同理。

那怎么根据五根手指的弯曲程度判断手势所对应的数字呢？

   假设已知五根手指的弯曲程度，若五根手指均伸直，则手势为数字五；若食指、中指、无名指、小指均伸直，而大拇指弯曲，则认为手势是数字四。其它手势同理。

代码如下：

import cv2
import mediapipe as mp
import time
import math


# 根据手指四个关节判断手指是否伸直
def get_angleError(point_4,point_3,point_2,point_1):
    try:
        point_4_cx, point_4_cy = int(point_4.x * w), int(point_4.y * h)
        point_3_cx, point_3_cy = int(point_3.x * w), int(point_3.y * h)
        point_2_cx, point_2_cy = int(point_2.x * w), int(point_2.y * h)
        point_1_cx, point_1_cy = int(point_1.x * w), int(point_1.y * h)

        angle_1 = math.degrees(math.atan((point_3_cx - point_4_cx) / (point_3_cy - point_4_cy)))
        angle_2 = math.degrees(math.atan((point_1_cx - point_2_cx) / (point_1_cy - point_2_cy)))
        angle_error = abs(angle_1 - angle_2)
        if angle_error<12:
            isStraight = 1
        else
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