import cv2import mediapipe as mpimport mathimport numpy as npimport pandas as pdfrom sklearnneighbors import KNeighborsClassifier#一些全局变量label = #识别输出标签poses = #视频输出标签i = 0t = 30 #后处理帧数poses_a = poses
数据清洗的目的是为了删除偏离平均值过多的样本，这些样本可能是异常值或噪声数据，对于机器学习算法的训练会产生负面影响，因此需要进行清洗。在这段代码中，使用了np.abs()函数计算每个样本的偏离平均值的绝对值，然后与2倍标准差相比较，如果超过2倍标准差，则判断为异常值，需要删除。这样可以提高机器学习算法的训练精度和稳定性。
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