编辑mmanifest.json文件（在HBuilderX编辑器无法编译此文件内容，请使用计事本、VSCode等其它编辑器编辑），在mp-weixin节中增加下面的下面插件引用内容：

上一篇我们介绍了运动识别中，如何实现对人与摄像头的远近预检，以提供识别率和体验。在我们实际的运动应用场景中，为了准确识别到相关运动的关键姿态点，一般会指定视角，如跳绳、开合跳需要面或背朝相机，而且像俯卧撑、仰卧起...

引用插件后，导致程序包超出2M的限制的问题，是我们插件广大调用者，拿到插件后最常咨询的问题，插件由于识别引擎代码量较大，所以占用的空间确实偏大，但我们可以通过分包的方案来轻松解决这个问题。下面我们就来看如何实现分包...

如图所示，俯卧撑有卧和撑两个动作姿态组成，从卧到撑或者撑到卧，为一个动作，即计数加1；因此我们分别构建这两个姿态的识别规则，查测到卧撑或撑卧的组合计数加1，便可以完成俯卧撑的检测数。...

阅读到此，您已经对运动识别的抽帧、人体识别、骨骼图绘制、姿态识别检测环节有所了解了，接下了几章我们将以俯卧撑为例，带您了解一下如何适配一个运动，实现计时、计数。...

在姿态、动作、运动检测时，采用检测规则计算器虽然非常便捷了，但是为了进一步减少开发者在运动适配中的工作量，方案还提供了一个姿态动作相似度比较功能，本篇就为您介绍此功能的运用。...

插件关于姿态、运动检测的能力，都包含在calc和sports两个命名空间下。其中sports命名空间下包含了所有的内置运动分析器类和运动检测相关计时、计数的核心逻辑抽象；calc命名空间下包含了人体姿态分析的角度、垂直、水平...

人体骨骼图的绘制，是通过在camera组件上附一个同等大小的透明canvas组件，在上面绘制关键点达到与人体图像重合的目的。