人体关键点检测：包含深度信息 (x, y, z) 的关键点坐标

人体关键点检测技术可以识别图像或视频中的人体关键点，例如鼻子、肩膀、肘部、手腕、臀部、膝盖和脚踝。传统的关键点检测方法通常只提供二维坐标 (x, y)，但随着深度学习技术的进步，我们可以获取包含深度信息 (z 坐标) 的关键点坐标。

例如，我们将 'nose_x', 'nose_y' 扩展为 'nose_x', 'nose_y', 'nose_z'，以此类推，每个关键点都加入其对应的 z 坐标参数。这样，我们可以获得更完整的人体姿态信息，这对于许多应用场景，例如三维重建、虚拟现实和增强现实，都至关重要。

以下是包含 z 坐标参数的完整关键点列表：

'label', 'nose_x', 'nose_y', 'nose_z', 'left_shoulder_x', 'left_shoulder_y', 'left_shoulder_z', 'right_shoulder_x', 'right_shoulder_y', 'right_shoulder_z', 'left_elbow_x', 'left_elbow_y', 'left_elbow_z', 'right_elbow_x', 'right_elbow_y', 'right_elbow_z', 'left_wrist_x', 'left_wrist_y', 'left_wrist_z', 'right_wrist_x', 'right_wrist_y', 'right_wrist_z', 'left_hip_x', 'left_hip_y', 'left_hip_z', 'right_hip_x', 'right_hip_y', 'right_hip_z', 'left_knee_x', 'left_knee_y', 'left_knee_z', 'right_knee_x', 'right_knee_y', 'right_knee_z', 'left_ankle_x', 'left_ankle_y', 'left_ankle_z', 'right_ankle_x', 'right_ankle_y', 'right_ankle_z'