OpenCV是计算机视觉领域中广泛使用的开源库它提供了许多计算机视觉算法和工具。在训练提取数据的程序中OpenCV被用于处理视频文件流获取人体关键点信息并对这些信息进行处理和计算以提取人体动作的特征。具体来说OpenCV的人体关键点检测部分采用了mediapipe框架中的Pose模型。Pose模型使用CNN模型对人体关键点进行检测和跟踪该模型具有对图形数据进行卷积操作的能力可以更好地处理关键点之间

KNN算法是一种常见的机器学习算法，它通过计算样本之间的距离来确定新样本所属的类别。具体来说，KNN算法会先将训练数据集中的样本按照特征进行分类，然后在预测时，计算新样本与训练数据集中各个样本之间的距离，选择K个距离最近的样本，根据这K个样本的类别进行投票，将新样本归为投票结果最多的类别。

在击剑姿势识别中，KNN算法可以用于分类器的构建。首先，需要将训练数据集中的样本进行特征提取，例如，使用OpenCV提取的人体关键点信息。然后，根据这些特征对样本进行分类，并将分类结果作为训练数据集中每个样本的类别标签。

在预测时，需要将新样本的特征提取出来，并计算它与训练数据集中各个样本之间的距离。然后，选择K个距离最近的样本，根据这K个样本的类别进行投票，将新样本归为投票结果最多的类别。最终，就可以对新样本进行姿势识别。

需要注意的是，KNN算法的性能受到K值的影响。如果K值太小，可能会导致过拟合，如果K值太大，可能会导致欠拟合。因此，在实际应用中，需要通过交叉验证等方法来选择合适的K值，以达到最佳的分类效果。