js+网络摄像头实现人体肢体关键点动作捕获

在网页中使用JavaScript和网络摄像头实现人体肢体关键点捕获，可以使用pose-detection库，这是TensorFlow.js提供的一个模块，它可以帮助你识别图片或视频中人体的姿态。

以下是一个简单的例子，展示如何使用这个库捕获和识别网络摄像头中人体的关键点：

首先，你需要在你的HTML文件中引入必要的JavaScript库：

<!-- Load TensorFlow.js -->
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@latest"></script>
<!-- Load Pose Detection -->
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow-models/pose-detection"></script>
 
<video id="video" width="500" height="500" autoplay></video>
<canvas id="canvas" width="500" height="500"></canvas>

然后，在你的JavaScript代码中，你可以使用以下方式来实现：

const video = document.getElementById('video');
const canvas = document.getElementById('canvas');
const context = canvas.getContext('2d');
 
// 启动网络摄像头
navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: true })
  .then(function(stream) {
    video.srcObject = stream;
  })
  .catch(function(err) {
    console.error("An error occurred: " + err);
  });
 
// 等待视频播放
video.onloadedmetadata = () => {
  video.width = video.videoWidth;
  video.height = video.videoHeight;
  video.play();
};
 
const runPoseDetection = async () => {
  const poses = await posenet.estimateSinglePose(video, 0.75, false, 16);
  console.log(poses);
 
  canvas.width = video.width;
  canvas.height = video.height;
  context.drawImage(video, 0, 0, video.width, video.height);
  posenet.drawSkeleton(canvas, poses);
  posenet.drawKeypoints(canvas, poses);
 
  requestAnimationFrame(runPoseDetection);
};
 
runPoseDetection();

在这个例子中，pose-detection库用于识别视频中的姿态，并在canvas上绘制关键点和骨架。estimateSinglePose函数用于估算图像中的单个人体姿态，并且drawSkeleton和drawKeypoints函数用于在canvas上绘制关键点和骨架。

请注意，你需要在一个HTTPS服务器上运行这段代码，因为大多数现代浏览器都要求安全的上下文来访问用户的摄像头。此外，pose-detection库可能需要一些额外的配置步骤，如设置TensorFlow.js后端等，具体可以查看它的官方文档。