使用WinUI检测手部关键点并通过ML.NET进行手势分类

手势识别是计算机视觉和机器学习领域中的一个重要应用，可以用于许多实际场景，例如姿势控制、虚拟现实交互和手势驱动的游戏等。在本文中，我们将介绍如何使用WinUI、MediaPipe和ML.NET来检测手部关键点并进行手势分类。

首先，我们需要设置开发环境。确保你已经安装了以下软件和库：

1. Visual Studio 2019 或更高版本
2. WinUI 3.0 或更高版本
3. MediaPipe
4. ML.NET

接下来，我们将分几个步骤来完成手势识别的任务。

第一步：手部关键点检测

为了检测手部关键点，我们将使用Google的开源库MediaPipe。MediaPipe提供了一个用于手部关键点检测的预训练模型，并且易于集成到我们的应用程序中。

首先，我们需要在项目中添加对MediaPipe的引用。你可以从MediaPipe的官方网站下载库文件并将其添加到项目中。

接下来，我们将创建一个WinUI界面，用于显示检测到的手部关键点。你可以使用XAML来定义界面布局。

<Grid>
    <Image x:Name="HandImage" Stretch="Uniform"/>
</Grid>

然后，我们需要编写代码来初始化MediaPipe并进行手部关键点检测。

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