写一段视频识别人体动作的代码

这里给出一个基于Python和OpenCV的简单的视频识别人体动作的代码，使用了OpenPose库进行人体姿态估计和动作识别。

首先，需要安装OpenCV和OpenPose库。可以通过以下命令安装：

pip install opencv-python
pip install opencv-python-headless
pip install pyopenpose

然后，我们可以编写以下代码：

import cv2
import time
import pyopenpose as op

# 加载OpenPose模型
params = dict()
params["model_folder"] = "openpose/models/"
opWrapper = op.WrapperPython()
opWrapper.configure(params)
opWrapper.start()

# 定义动作识别函数
def recognize_action(points):
    # TODO: 根据关键点坐标判断动作类型
    return "unknown"

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 定义字体和颜色
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
fontScale = 1
fontColor = (0, 255, 0)

# 循环读取视频帧
while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = cap.read()

    # 将视频帧转为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 进行人体姿态估计
    datum = op.Datum()
    datum.cvInputData = gray
    opWrapper.emplaceAndPop([datum])

    # 绘制关键点
    for i in range(op.getPosePartPairsSize()):
        pair = op.getPosePartPair(i)
        from_part = datum.poseKeypoints[pair[0]]
        to_part = datum.poseKeypoints[pair[1]]
        if from_part.all() and to_part.all():
            cv2.line(frame, tuple(from_part[:2]), tuple(to_part[:2]), (0, 255, 0), 2)

    # 判断动作
    action = recognize_action(datum.poseKeypoints)

    # 在图像上显示结果
    cv2.putText(frame, action, (10, 50), font, fontScale, fontColor, 2)

    # 显示图像
    cv2.imshow("frame", frame)

    # 按下q键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头并关闭所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这段代码中，我们首先加载了OpenPose模型，并定义了一个动作识别函数recognize_action，该函数根据人体关键点坐标判断当前动作类型。接着，我们打开摄像头，循环读取视频帧，并对每一帧进行人体姿态估计，同时绘制关键点和判断动作类型。最后，我们将结果显示在图像上，并且通过按下q键来退出程序。

需要注意的是，这段代码仅仅是一个简单的示例，实际上要实现准确的动作识别需要更加复杂的算法和模型。