В Python существует несколько методов отслеживания рук. Вот несколько популярных вариантов:

1. MediaPipe: MediaPipe — это платформа с открытым исходным кодом, разработанная Google, которая предоставляет полный набор готовых моделей и функций для различных задач компьютерного зрения, включая отслеживание рук. Он предлагает API Python и поддерживает отслеживание рук в реальном времени по изображениям или видеопотокам.

2. OpenCV: OpenCV (компьютерное зрение с открытым исходным кодом) — это широко используемая библиотека компьютерного зрения, которая предлагает различные алгоритмы обработки изображений и компьютерного зрения. Он обеспечивает функции обнаружения и отслеживания рук с использованием таких методов, как вычитание фона, анализ контуров и извлечение признаков.

3. PyTorch: PyTorch — это популярная платформа глубокого обучения, которую можно использовать для отслеживания рук. Вы можете обучить свою собственную модель отслеживания рук с помощью сверточных нейронных сетей (CNN) или использовать предварительно обученные модели, такие как EfficientDet или YOLO.

4. TensorFlow: TensorFlow — еще одна широко используемая среда глубокого обучения, предлагающая инструменты и библиотеки для создания и развертывания моделей машинного обучения. Для отслеживания рук вы можете использовать API обнаружения объектов TensorFlow и предварительно обученные модели, такие как SSD (Single Shot MultiBox Detector) или Faster R-CNN (сверточная нейронная сеть на основе регионов).

5. HandTrack.py: HandTrack.py — это легкая библиотека Python, которая использует комбинацию методов компьютерного зрения, таких как вычитание фона, определение пороговых значений и анализ контуров, для отслеживания рук. Он предоставляет простой интерфейс для обнаружения и отслеживания рук в режиме реального времени.