人体关键点检测与动作识别：基于OpenCV和MediaPipe的解决方案

本文探讨了使用 OpenCV 和 MediaPipe 的 Pose 模型来实现对人体关键点检测，以获取准确的人体动作数据。在进一步分析和处理关键点信息时，我们采用了计算两个关键点之间的距离、计算夹角、及关键动作的时间间隔等方法，以提取更高维度的信息，形成一个完整的特征向量，便于后续的训练和分类。这些技术方法基于机器学习、计算机视觉和相关领域知识，借助了现代的算法和框架，非常有效地解决了人体动作识别领域的许多问题，特别是对于人体姿势变化细节的表达和识别，其精准度也得到了显著提高。