# Mediapipe-使用python開發

### 建立虛擬環境(於命令提示字元環境)

conda create -n py312-mp python=3.12

### 切換到上列建立的虛擬環境

conda activate py312-mp

### 虛擬環境的路徑(存放資料夾)(依據實際狀況決定，下述使用miniconda建立)
miniconda的虛擬環境一般存放於 c:\Users\帳號名稱\miniconda3\envs
因此上面建立虛擬環境後產生的資料夾會在c:\Users\帳號名稱\miniconda3\envs\py312-mp

### mediapipe官方說明
https://ai.google.dev/edge/mediapipe/solutions/guide?hl=zh-tw
### 安裝mediapipe套件

pip install mediapipe

### 測試mediapipe是否安裝完成

# 呼叫 mediapipe,列出版本
import mediapipe as mp
print(mp.__version__)

### 測試opencv是否安裝完成(通常安裝mediapipe會一起安裝)

#測試opencv是否安裝成功,並印出版本
import cv2
print(cv2.__version__)

### 測試usb webcam是否正確抓取影像
https://github.com/chiangyih/113-1-SoftwarePractice/blob/main/03-webcam.py

### 拍照1
https://github.com/chiangyih/113-1-SoftwarePractice/blob/main/04-take-picture.py
### 拍照2
https://github.com/chiangyih/113-1-SoftwarePractice/blob/main/05-take-picture2.py

## 手指辨識(手部地標)
### 官方說明 https://ai.google.dev/edge/mediapipe/solutions/vision/hand_landmarker?hl=zh-tw

| 工作輸入內容 | 工作輸出內容 |
| -------- | -------- |
| 手持地標接受下列任一資料類型： | 《Handmarker》會輸出下列結果： |
|靜態圖片|偵測到的手掌|
|經解碼的影格數|圖像座標中偵測到的手部地標|
|直播影片動態饋給|以世界座標偵測的手掌地標|

手部地標模型組合會偵測偵測到的手部區域內 21 個手腳座標的本地化關鍵點。這個模型使用約 3 萬張真實世界圖像，以及多個背景的算繪合成手模型訓練而成

### 相關函式說明
https://mediapipe.readthedocs.io/en/latest/solutions/hands.html

###手指辨識1
https://github.com/chiangyih/113-1-SoftwarePractice/blob/main/06-%E6%89%8B%E6%8C%87%E5%81%B5%E6%B8%AC.py

###手指辨識2(標示座標位址)
https://github.com/chiangyih/113-1-SoftwarePractice/blob/main/07-%E6%89%8B%E6%8C%87%E5%81%B5%E6%B8%AC-%E6%A8%99%E7%A4%BA%E5%BA%A7%E6%A8%99.py