import cv2import mediapipe as mpimport mathimport numpy as npimport pandas as pdfrom sklearnneighbors import KNeighborsClassifier# 初始化MediaPipe的人体姿势模型mp_drawing = mpsolutionsdrawing_utilsmp_pose = mps

此处提供一个思路，可以使用距离度量函数计算测试样本与每个训练样本之间的距离，然后选择距离最近的k个训练样本，并将它们的标签作为预测结果。如果最近的k个训练样本中有多个不同的标签，则可以使用投票法选择最终的预测结果。同时，可以设置一个阈值，如果最近的k个训练样本中距离最近的样本与测试样本之间的距离超过了该阈值，则将预测结果设置为空值。具体实现可以参考上述代码中的KNeighborsClassifier函数。