OpenCV的动作识别和活动分类的策略通常涉及以下步骤：
数据采集：收集包含所需动作或活动的视频数据集。
数据预处理：对视频数据进行预处理，包括视频帧的提取、图像增强和标准化等操作。
特征提取：从视频数据中提取特征，常用的特征包括光流、帧差等。
特征选择：选择最具代表性和区分性的特征，以提高分类准确率。
训练模型：利用机器学习算法（如支持向量机、卷积神经网络等）对提取的特征进行训练，以构建动作识别或活动分类模型。
模型评估：对训练的模型进行评估，包括准确率、召回率等指标。
模型优化：根据评估结果对模型进行优化，调整参数和特征选择等。
模型应用：将训练好的模型应用于实际场景中，实现动作识别和活动分类的功能。
通过以上步骤，可以实现对视频数据中不同动作和活动的准确识别和分类。