写一个判断姿态相似度的程序

编写一个判断姿态相似度的程序通常涉及到计算机视觉和机器学习领域，特别是在人体姿态估计或动作识别任务中。这里我们可以简要描述一个基本流程：

1. **数据准备**：首先需要收集大量的人体姿态数据作为训练集，比如通过深度相机（如Kinect、OpenPose等）获取的RGB-D图像或单一颜色图像以及对应的关节角度或关键点坐标。

2. **特征提取**：对于每个姿态，提取关键特征，这可以是关节位置、骨结构信息或是更复杂的3D骨架模型。常用的技术有OpenPose的2D关键点检测，或者利用卷积神经网络(CNN)处理图像。

3. **模型选择**：可以选择传统机器学习方法（如支持向量机SVM）或深度学习模型（如卷积神经网络+LSTM）。深度学习方法往往能提供更好的性能。

4. **训练模型**：将提取的特征与对应的姿态标签一起输入到模型中进行训练，目标是让模型学会区分不同的姿势。

5. **姿态比对**：对于新的姿态，应用训练好的模型计算其特征，并与数据库中的其他姿态特征进行比较，找到最相似的一组。一种常见的比对方法是计算欧氏距离或余弦相似度。

6. **评估与调整**：通过交叉验证或独立测试集检查模型的性能，可能需要微调模型参数或更换算法以提高准确率。

# 示例代码片段（简化版）
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

def calculate_similarity(new_pose, reference_poses):
    # 提取新姿态和参考姿态的关键点特征
    new_features = extract_features(new_pose)
    ref_features = [extract_features(ref_pose) for ref_pose in reference_poses]
    
    # 计算余弦相似度
    similarity_scores = cosine_similarity([new_features], ref_features)
    
    # 返回最高相似度对应的参考姿态
    most_similar_index = np.argmax(similarity_scores[0])
    return reference_poses[most_similar_index]

reference_poses_database = ...  # 装填训练得到的参考姿态数据