在使用MediaPipe进行人体动作识别实现Y Balance Test智能测试系统时，如何准确计算下肢长度和脚伸出距离？请提供相关的Python源码实现和操作步骤。

为了深入掌握MediaPipe在智能Y Balance Test系统中的应用，并实现下肢长度和脚伸出距离的准确计算，我们建议深入研究《基于MediaPipe实现的智能Y Balance Test系统源码》。这份资源将为你提供实战项目中的核心Python代码，并指导你完成复杂的动作识别和测量任务。

参考资源链接：[基于MediaPipe实现的智能Y Balance Test系统源码](https://wenku.csdn.net/doc/1ogu51oq2e?spm=1055.2569.3001.10343)

在使用MediaPipe进行人体动作识别时，你首先需要安装MediaPipe库以及必要的Python依赖。然后，通过MediaPipe提供的pose检测模块，你可以实时捕获和分析测试者的身体关键点数据。关键点数据包含了人体各部位的相对位置信息，这对于后续的长度和距离计算至关重要。

具体到下肢长度的计算，你需要选取两个关键点，例如髋关节和脚踝，通过计算这两个关键点之间的欧几里得距离来估算下肢长度。对于脚伸出距离的计算，你需要检测脚尖的关键点，并将其与髋关节或初始站立位置的关键点相比较，确定脚尖的水平位移。

在《基于MediaPipe实现的智能Y Balance Test系统源码》中，ybt.py文件展示了如何使用MediaPipe提取的关键点来计算这些距离。代码中将详细解释如何处理每个关键点的数据，如何根据这些数据来计算下肢长度和脚伸出距离，并且如何通过可视化模块展示结果。

完整的项目实践将引导你理解从视频捕获、帧处理、关键点提取、姿态嵌入计算、动作分类，到最终的数据分析和可视化这一整套流程。通过实践这些步骤，你将能够开发出功能稳定的智能测试系统，该系统不仅能够用于体育评估，还能在医疗和康复领域中发挥作用。

通过这份资源的学习，你将不仅仅是解决眼前的问题，还能系统地掌握如何利用MediaPipe和其他Python技术栈进行二次开发和功能扩展，为将来开发更复杂的智能系统打下坚实的基础。

参考资源链接：[基于MediaPipe实现的智能Y Balance Test系统源码](https://wenku.csdn.net/doc/1ogu51oq2e?spm=1055.2569.3001.10343)