手部穴位检测技术：基于OpenCV和MediaPipe的实现

手部穴位检测是医学和健康管理领域的重要技术之一。通过准确识别手部的关键穴位，可以为中医诊断、康复治疗以及健康监测提供支持。本文将介绍一种基于OpenCV和MediaPipe的手部穴位检测方法，展示如何利用计算机视觉技术实现手部关键点的检测，并进一步标注手部的穴位位置。

技术背景

随着计算机视觉技术的发展，手部关键点检测已经成为一个成熟的研究领域。MediaPipe是一个开源的跨平台框架，提供了强大的手部关键点检测功能。结合OpenCV的图像处理能力，可以实现对手部穴位的精确标注。

本文的实现基于以下技术栈：

• OpenCV：用于图像读取、处理和显示。

• MediaPipe：用于手部关键点检测。

• PIL：用于在图像上添加中文标注。

实现细节

1. 手部关键点检测

MediaPipe的手部检测模型可以识别手部的21个关键点，这些关键点包括手腕、手指关节和指尖等位置。通过这些关键点，可以进一步计算出手部的几何特征，从而确定穴位的位置。

# 导入手部检测模型
mp_hand = mp.solutions.hands
hands = mp_hand.Hands(static_image_mode=False,
                      max_num_hands=1,