安卓opencv人体行为识别

安卓上的OpenCV库可以用来进行人体行为识别，其中包括以下步骤：

1. 采集视频数据：使用安卓设备的摄像头或读取本地视频文件等方式获取视频数据。

2. 视频预处理：对视频数据进行预处理，例如去噪、灰度化、二值化等操作。

3. 行为检测：使用OpenCV中的人体检测算法（例如Haar Cascade分类器）检测视频中的人体，进而识别人体行为。

4. 行为分析：根据检测到的人体行为，进行行为分析和特征提取，例如人体运动轨迹、动作幅度等。

5. 行为识别：根据行为特征，使用机器学习算法进行行为识别，例如SVM、神经网络等。

需要注意的是，由于安卓设备的计算资源有限，因此在进行人体行为识别时需要尽可能地减小算法的计算量，例如使用图像缩放、调整算法参数等方式进行优化。