mediapipe识别 3 种不同的人体动作（站到坐、坐到站、站到躺、躺到 站、跌倒）python

MediaPipe是一个开源的跨平台的机器学习框架，它可以用于对视频、音频和图像数据进行实时处理和分析。MediaPipe提供了许多预训练的模型，其中包括人体姿势估计、手部姿势估计、面部检测等等，这些模型可以快速地实现各种应用，如身体动作识别、手势识别等。

针对你提到的问题，可以使用MediaPipe的姿势估计模型来实现。姿势估计模型可以检测到人的关键点，例如头、颈、躯干、手臂、手、腿等部位的位置和姿态。通过对这些关键点的跟踪，可以判断人体的动作。

以下是实现步骤：

1. 安装MediaPipe的Python包：

!pip install mediapipe

2. 导入必要的库：

import cv2
import mediapipe as mp

3. 创建一个姿势估计对象：

mp_pose = mp.solutions.pose
pose = mp_pose.Pose()

4. 读取视频文件或者打开摄像头，逐帧进行处理：

cap = cv2.VideoCapture(0) # 打开摄像头
while True:
    ret, frame = cap.read() # 读取一帧图像
    if not ret:
        break
    # 转换图像颜色空间
    image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    # 进行姿势估计
    results = pose.process(image)
    # 获取关键点坐标
    landmarks = results.pose_landmarks
    # 判断人体动作
    if landmarks:
        # 通过关键点坐标计算人体姿态
        # ...
        # 判断动作
        # ...
    # 显示图像
    cv2.imshow('MediaPipe Pose Estimation', cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR))
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在这个代码中，我们使用`cap.read()`逐帧读取视频文件或者摄像头的图像。将图像转换为RGB颜色空间，并调用`pose.process()`方法进行姿势估计，得到关键点坐标。通过计算关键点坐标，可以得到人体的姿态。根据不同的人体姿态，可以判断人体的动作，并进行相应的处理。最后，将图像在窗口中显示出来，等待用户按下`q`键退出程序。

这个代码只是一个简单的示例，具体的人体动作识别算法需要根据实际需求进行设计和实现。