一、手部关键点检测
如图所示，为我们的手部关键点所在位置。第一步，我们需要检测手部21个关键点。我们使用深度神经网络DNN模块来完成这件事。通过使用DNN模块可以检测出手部21个关键点作为结果输出，具体请看源码。

二，openpose手势识别模型
OpenPose的原理基于卷积神经网络（CNN），通过对图像进行深度学习处理，可以检测出人体的关键点。在手势识别方面，OpenPose同样表现出色。

OpenPose采用了一个双分支的网络结构，其中一个分支用于检测人体姿势，另一个分支用于检测手部姿势。每个分支都有多个阶段，每个阶段都有一个卷积层和一个池化层。这种结构使得OpenPose能够同时检测多个人体和手部姿势，而不需要事先确定每个人的身份或位置。

在手势识别中，OpenPose主要依赖于其多关键点检测的能力。它可以检测图像中的多个关键点，包括身体和手部的关键点。对于手部，OpenPose可以识别出手部的20个关键点，这些关键点涵盖了手指、手掌等各个部位。通过比较这些关键点之间的位置关系，OpenPose可以实现精度较高、抗干扰能力较强的手势识别。

在实际应用中，OpenPose的手势识别算法可以通过多种方式实现。例如，可以通过拟合检测圆，计算手指最外侧点与检测圆的距离，根据距离的组合情况来判断手势的类型。此外，还可以结合角度信息作为辅助判断参数，以提高识别的准确性。

值得注意的是，OpenPose的手势识别模型并不是静态的，