谷歌出了一个开源的、跨平台的、可定制化的机器学习处理方案工具包，给在线流媒体（当然也可以用于普通的视频、图像等）提供了机器学习处理方案。
它提供了手势、人体姿态、人脸、物品等辨认和追踪功能，并提供了C++、Python、JavaScript等编程言语的工具包以及iOS、Android平台的处理方案，明天我们就来看一下如何运用MediaPipe提供的手势辨认来写一个Python代码辨认手势中的数字：0-5 。
预备工作
电脑需求安装Python3，建议安装Python3.8.x的版本。除此之外，还需求安装Opencv-Python、MediaPipe以及numpy几个工具包，可以运用pip停止安装：
预备6张图片，分别是6张手的图片。
编写程序
编写一个handutil.py模块，这个handutil模块有一个HandDetector类，提供了检测手势、获取手势数据的方法。代码如下，详细解释看代码注释：
编写另一个fingercount.py代码，在这个代码中，调用handutil.py的HandDetector类提供的方法，获取手势数据，每个手势数据由3个数字组成：id, x, y，分别代表手势中某个点以及这个点的x\y坐标地位。下图是手势辨认中每个id对应手的部位阐明。
从上图可知：4, 8, 12, 16, 20分别代表大拇指、食指、中指、无名指和小指的指尖。残缺代码如下：
运转代码，我们可以看到可以辨认手势中的数字，并显示对应的图片和数字了
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