写出提取人体动作骨架信息的代码

提取人体动作骨架信息需要用到计算机视觉和深度学习相关技术。以下是一个基于深度学习的人体姿态估计框架 OpenPose 的 Python 代码示例：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载 OpenPose 预训练模型
net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow("pose/coco/pose_iter_440000.caffemodel", "pose/coco/pose_deploy_linevec.prototxt")

# 定义可视化函数
def visualize(image, keypoints):
    # 画出关键点和骨架连接线
    for i, point in enumerate(keypoints):
        x, y = point
        cv2.circle(image, (int(x), int(y)), 3, (0, 255, 255), thickness=-1)
        if i in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]:
            cv2.line(image, (int(keypoints[0][0]), int(keypoints[0][1])), (int(x), int(y)), (0, 255, 255), thickness=2)

    # 显示结果
    plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))

# 加载测试图片
image = cv2.imread("test.jpg")

# 图像预处理
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1.0 / 255, (368, 368), (0, 0, 0), swapRB=False, crop=False)

# 输入网络进行预测
net.setInput(blob)
output = net.forward()

# 解析预测结果
keypoints = []
for i in range(output.shape[1]):
    confidence_map = output[0, i, :, :]
    _, confidence, _, point = cv2.minMaxLoc(confidence_map)
    x = (image.shape[1] * point[0]) / output.shape[3]
    y = (image.shape[0] * point[1]) / output.shape[2]
    if confidence > 0.1:
        keypoints.append((x, y))
    else:
        keypoints.append(None)

# 可视化结果
visualize(image, keypoints)

这个代码示例使用 OpenPose 预训练模型对一张测试图片进行姿态估计，并将关键点和骨架连接线可视化。需要注意的是，这个代码示例仅是一个简单的演示，实际应用中，还需要进行更多的优化和改进。