如果想判斷使用者的膝蓋到底彎了多少、手肘有沒有伸直，就需要進一步把這些座標轉換成比較有意義的資訊。

其中最常用的一種，就是：關節角度。
其實計算一個關節角度，只需要三個關鍵點。
例如今天想計算膝蓋的角度，可以取：髖部 → 膝蓋 → 腳踝，這三個點。
其中膝蓋就是角度的中心點。
可以把它想像成從膝蓋分別畫出兩條線：
膝蓋 → 髖部
膝蓋 → 腳踝
接著計算這兩條線形成的夾角，就可以得到目前膝關節大約彎曲到什麼程度。
在程式中，這些「線」其實可以轉換成向量。
假設三個點分別是 A、B、C，而 B 是我們想計算角度的關節，就可以建立：
BA 向量
BC 向量
再透過向量的內積計算兩個向量之間的夾角。
公式大概會是：
θ = arccos((BA · BC) / (|BA| × |BC|))

最後再把結果轉換成我們比較熟悉的角度，例如 90°、120°、170°。
不過實際應用時，還有一個問題。
到底要用 x、y 計算，還是把 z 也放進來？

如果只使用 x、y，算出來的是人體在攝影機畫面上的「2D 角度」。
優點是比較簡單，而且在拍攝方向固定的情況下通常很好使用。
如果加入 x、y、z，則可以進一步計算三維空間中的角度，讓前後方向的變化也被考慮進去。
但因為一般攝影機取得的 z 多半是模型估測的深度資訊，所以目前我的想法還是：

先以穩定的 2D 角度作為主要判斷，再視動作需求加入 z 作為輔助。
例如：
膝蓋彎曲 → 髖、膝、踝
手肘彎曲 → 肩、肘、腕
軀幹傾斜 → 肩膀與髖部的位置關係

這樣原本只是：
「膝蓋在某個 x、y 座標」

就可以慢慢變成：
「目前膝蓋角度是 95°。」
而有了角度之後，下一個真正麻煩的問題也出現了：

95° 到底算正確還是錯誤？
因為每個人的身高、活動度與動作能力都不同，所以實際進行判斷時，可能不能只設定一個固定數字。