击剑动作识别程序：基于MediaPipe和KNN的视频分析

本程序旨在利用MediaPipe和KNN算法实现击剑动作的识别。经过7个版本的迭代，程序功能不断完善，从最初只能识别人体骨架，到可以识别单帧动作，再到提取数据集进行KNN分类识别动作。交互方面也从最初的代码修改方式，发展为使用图形界面选择视频和调整参数。

在这个项目中，我学习了人体姿势检测的基本原理和方法，深入了解了KNN分类器的原理和应用。我投入了大量时间和精力完善交互界面，让用户能够便捷地使用程序。在不断迭代中，我不断优化算法，提高识别准确率和稳定性，也不断完善交互界面，使得用户能够更加方便地使用程序。这个项目的完成，是我不断探索和努力的结果，也是我在人工智能领域的一个重要的里程碑。

程序主要功能：

利用MediaPipe进行人体姿势检测，识别击剑动作。
基于KNN分类器进行动作识别，可识别热身、击剑动作和敬礼等。
提供图形界面，方便用户选择视频文件和调整参数。

程序特点：

识别准确率高，稳定性强。
交互界面友好，易于使用。
代码结构清晰，易于维护。

未来展望：

进一步优化算法，提高识别精度。
增加更多动作识别功能，例如识别不同击剑动作的细节。
开发移动端应用，让更多人体验击剑动作识别功能。