一開始對這個專題的想法，其實很單純：
希望透過攝影機，幫助使用者知道自己在家做復健時，動作到底有沒有做對。

最初想到的方式，就是利用 MediaPipe Pose Landmarker 取得人體關鍵點，再透過關節角度判斷動作。
但隨著每天慢慢深入研究，才發現這件事情並沒有一開始想得那麼簡單。
從最基本的 33 個人體關鍵點，到 x、y、z 座標、關節角度，再到正確動作的判斷標準，每一個部分其實都還有很多需要思考的細節。
其中讓我印象比較深刻的，就是：動作完成，不代表動作正確。
這也是後來決定先以蚌殼式作為實作動作的重要原因。
蚌殼式看起來只是把膝蓋打開，但如果使用者為了讓膝蓋抬得更高，整個骨盆也跟著往後旋轉，就可能失去原本希望達到的訓練目的。
因此，系統不能只判斷膝蓋有沒有打開，還需要觀察骨盆與軀幹的位置變化。
也因為這個動作，開始遇到更多實際的技術問題。
例如側躺時左右髖部可能互相重疊，單純使用 x、y 座標不一定能清楚觀察骨盆旋轉，而 z 軸深度資訊也存在估測誤差。
這些問題讓我發現：
不是有了人體骨架，就代表電腦真的能看懂人體動作。
除了姿態估測之外，這段時間也陸續整理了動作階段、自動計次、即時回饋、訓練紀錄，以及整套系統的使用流程。

從一開始只是希望判斷：「這個動作有沒有做對？」
慢慢變成思考：「使用者要怎麼開始使用？」
「系統怎麼知道一次動作完成？」
「發現姿勢問題時，應該怎麼提醒？」
「訓練結束後，哪些資訊值得留下來？」
到現在，整套系統的架構與功能方向也逐漸清楚。
當然，規劃出完整流程，不代表每個功能都已經真正完成。
接下來仍然需要將目前整理的判斷方式實際寫進程式，測試蚌殼式的姿態辨識結果，並確認骨盆旋轉與其他姿勢變化能不能被穩定偵測。

尤其是目前設計的角度範圍與姿勢判斷規則，還需要透過實際資料與專業參考進一步驗證。
這些都是後續必須面對的挑戰。
但我覺得這 29 天最大的收穫，是開始學會把一個原本很抽象的想法，慢慢拆成可以研究、實作與測試的小問題。
從「我想做一套居家復健輔助系統」，到逐漸知道這套系統需要哪些功能、每個功能可能遇到哪些困難，以及接下來應該從哪裡開始。