Python实现两个视频骨架中心对齐

假设有两个视频，每个视频都提取了15个关键点，每个关键点包含x,y坐标，每个视频包含120帧。因此，每个视频的2D关键点元组shape为(15, 2, 120)，第一个维度为关键点数，第二个维度为x,y坐标，第三个维度为帧数。

步骤：

首先，使用OpenCV检测两个视频中的2D关键点，获取两个(15, 2, 120)的关键点元组；
计算两个视频中每一帧的关键点的平均值，得到(15, 2)的元组，表示每一帧的骨架中心；
计算两个视频骨架中心的差值；
将两个视频中每一帧的关键点坐标加上中心差值，实现两个视频骨架中心对齐。

Python代码：

import numpy as np

# 检测2个视频中的2D关键点，获取2个（15，2，120）的关键点元组
video_1_points = np.random.random((15, 2, 120))
video_2_points = np.random.random((15, 2, 120))

# 计算2个视频中每一帧的关键点的平均值，得到（15，2）的元组
video_1_mean_points = np.mean(video_1_points, axis=2)
video_2_mean_points = np.mean(video_2_points, axis=2)

# 计算2个视频骨架中心的差值
center_diff = video_1_mean_points - video_2_mean_points 

# 将2个视频中每一帧的关键点坐标加上中心差值，实现2个视频骨架中心对齐
video_1_points_align = video_1_points + center_diff
video_2_points_align = video_2_points - center_diff

说明：

以上代码示例中，video_1_points 和 video_2_points 只是随机生成的示例数据，实际使用时需要根据实际情况进行替换。
np.mean(..., axis=2) 用于计算每一帧的关键点平均值，从而得到骨架中心。
center_diff 表示两个视频骨架中心的差值，用于对齐骨架。
最后，将 center_diff 加到 video_1_points 上，减到 video_2_points 上，实现两个视频骨架中心对齐。

注意：

本代码示例仅用于演示骨架中心对齐的基本原理，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整。
为了获得更好的对齐效果，可能需要对关键点进行更复杂的处理，例如使用更精确的中心计算方法、进行平滑处理等。
代码示例中使用的是OpenCV库，需要提前安装该库。