面向学生的毕业设计，系统利用Google开源的MediaPipe库实现了对手部关键点的准确检测。MediaPipe是一种高效的开源框架，能够在实时视频流中追踪人体、手部、面部等关键点，为手势识别提供了可靠的基础。，利用NumPy库对手部关键点的相对位置进行计算，从而实现了对手势的识别。通过分析手部关键点的空间位置关系，可以确定不同手势所具有的特征，如手掌张开、握拳、比划等。利用NumPy提供的向量化运算和矩阵操作，能够高效地计算出这些特征，并将其映射到预定义的手势类别中，实现了对手势的实时识别。