写一个python语言的对击剑视频中人体关键点检测与动作识别代码

这个任务需要使用深度学习模型和计算机视觉技术，需要使用一些复杂的库和数据集。以下是一个简单的代码示例，可以作为入门级别的参考：

首先，需要使用OpenCV库读取视频并提取每一帧的图像：

import cv2

# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture('fencing.mp4')

while(cap.isOpened()):
    ret, frame = cap.read()
    if ret == True:
        # 处理每一帧图像
        # ...

        # 显示图像
        cv2.imshow('frame',frame)
        
        # 按q退出
        if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'):
            break
    else:
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

然后，需要使用人体姿态估计模型检测人体关键点。这里可以使用OpenPose模型：

# 导入OpenPose模型
from openpose import pyopenpose as op

# 设置OpenPose参数
params = dict()
params["model_folder"] = "openpose/models/"
params["model_pose"] = "BODY_25"
params["net_resolution"] = "-1x320"
params["disable_blending"] = True

# 初始化OpenPose
opWrapper = op.WrapperPython()
opWrapper.configure(params)
opWrapper.start()

# 处理每一帧图像
datum = op.Datum()
datum.cvInputData = frame
opWrapper.emplaceAndPop([datum])

# 获取关键点坐标
keypoints = datum.poseKeypoints

最后，需要使用动作识别模型识别击剑动作。这里可以使用LSTM模型：

# 导入LSTM模型
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# 加载数据集
# ...

# 定义LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(128, input_shape=(timesteps, features)))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

# 加载训练好的模型参数
model.load_weights('fencing.h5')

# 预测动作
action = model.predict(x)

以上代码仅供参考，实际实现需要根据具体情况进行调整和优化。