人物捕捉编程可以通过以下几种方法实现：
基于摄像头和OpenCV 使用OpenCV捕获摄像头视频流，并通过HOG（Histogram of Oriented Gradients）等方法进行人体检测。
对检测到的人脸进行特征提取和方框标示，然后循环处理每一帧图像，直到捕获失败。
基于浏览器和网络摄像头
通过JavaScript调用网络摄像头，获取视频流的每一帧数据。
使用TensorFlow.js的模型库（如tfjs-models/posenet或tfjs-models/body-pix）对图像进行分析，输出人体关键点的数据分析结果，并进行HTML5元素的渲染。
基于惯性动捕设备
准备好人物的模型并绑好骨骼，使用Axis和MotionBuilder进行动作捕捉。
捕捉前调整模型和骨骼的对应关系，然后进行录制和动画烘焙。
基于深度学习和目标检测
使用PP-YOLOE等模型进行目标检测，结合OC-SORT等多目标跟踪算法获取视频输入中的行人检测框及跟踪ID。
运用图神经网络（如ST-GCN）对骨骼点数据进行分类识别，应用于跌倒检测、动作检测等场景。
建议
选择合适的方法： 根据具体需求和硬件条件选择最合适的方法。如果需要实时捕捉并且对性能要求不高，可以使用基于OpenCV的方法。如果需要更精确的动作捕捉，可以考虑使用惯性动捕设备。 模型和库的选择
优化和调整：在实际应用中，可能需要对模型和算法进行优化和调整，以适应不同的场景和需求。