在本文中，我们将向您展示如何使用Python编程语言、OpenCV库和NumPy库来解析人体骨骼。我们将首先使用OpenCV来检测人体，然后使用NumPy来计算关键点之间的距离。

首先，确保您已经安装了所需的库。您可以使用以下命令通过pip安装它们：

接下来，我们将编写一个Python脚本，该脚本将加载一个视频文件，使用OpenCV的人体检测器检测人体，并使用NumPy计算关键点之间的距离。

在上面的代码中，我们首先使用cv2.VideoCapture()函数加载视频文件。然后，我们创建一个cv2.CascadeClassifier()对象，用于加载Haar级联分类器模型，该模型用于检测人体。在while循环中，我们使用cap.read()函数从视频文件中读取一帧图像，并将其转换为灰度图像。然后，我们使用human_detector.detectMultiScale()函数检测人体，该函数返回一个包含检测到的人体的边界框列表。最后，我们在图像上绘制矩形框以标记检测到的人体，并使用cv2.imshow()函数显示图像。按’q’键退出循环。在循环结束后，我们释放视频文件并关闭所有窗口。

一旦我们能够检测到人体，我们就可以计算关键点之间的距离。为了实现这一目标，我们可以使用OpenPose库。OpenPose是一个开源的实时多人关键点检测系统，可以检测出人体的25个关键点。下面是一个示例代码片段，展示如何使用OpenPose库来计算关键点之间的距离：

首先，我们需要安装OpenPose库。您可以使用以下命令通过pip安装它：```shellpip install opencv-python opencv-python-headless opencv-python-dev opencv-python-headless-dev numpy matplotlib opencv-python-headless[contrib] opencv-python-headless-dev[contrib] opencv-contrib-python-headless opencv-contrib-python-headless-dev scikit-image numpy scikit-learn scipy protobuf libprotobuf-dev glog gmock tensorflow tensorflow-gpu tbb libtbb tbb-dev pyyaml64 pyyaml64-dev protobuf-compiler python3-dev python3-pip gstreamer1.0 gstreamer1.0-tools gstreamer1.0-plugins-base gstreamer1.0-plugins-good gstreamer1.0-plugins-bad gstreamer1.0-plugins-ugly gstreamer1.0-libav libgstreamer1.0-0 gstreamer1.0-doc gstreamer1.0-examples libgstreamer1.0-dev libgstreamer1.0-0 gstreamer1.0-data gstreamer1.0-tools