如何用代码实现通常包括摄像头拍摄的人体动作视频，或者穿戴式设备如智能手环收集的身体运动数据。

在计算机视觉和物联网(IoT)领域，通过摄像头拍摄人体动作视频和智能手环收集身体运动数据通常涉及以下几个步骤：

1. **安装摄像头**：如果是视频采集，需要在前端设备上安装摄像头，例如笔记本电脑、手机或专用的监控设备。

# Python 示例 (使用OpenCV)
import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)  # 0表示默认摄像头

2. **实时视频流**：利用摄像头的`read()`函数获取每一帧的画面，并可以对这些帧进行预处理，比如灰度转换、resize等。

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    # 对frame进行处理...

3. **人体检测**：对于人体动作识别，可以使用深度学习库（如TensorFlow或PyTorch）配合预训练模型（如YOLOv3, OpenPose等），对图像进行人体关键点检测。

import tensorflow as tf
from mrcnn import model as modellib

model = modellib.MaskRCNN()
results = model.detect([frame], verbose=0)
keypoints = results[0]['rois']

4. **智能手环数据**：如果涉及到穿戴设备的数据，一般会通过蓝牙或其他通信协议将数据传输到设备上，然后解析并存储。例如，使用Python的`bluepy`库连接蓝牙设备。

import bluetooth

ble_device = "XX:XX:XX:XX:XX:XX"  # 蓝牙地址
ble_socket = bluetooth.BluetoothSocket(bluetooth.RFCOMM)
ble_socket.connect((ble_device, 1))
data = ble_socket.recv(1024)
# 解析数据...

5. **数据分析与存储**：收集到的视频帧或传感器数据通常会被存储起来，后续可能用于机器学习模型的训练或实时分析展示。

with open('video_data.txt', 'a') as file:
    file.write(str(keypoints))

# 或者存储在数据库中
db_conn.insert_data(body_movement_data)