如何用python实现动作识别的录入并保存,且在通过实时检测时识别出该动作的完整代码
时间: 2024-09-10 14:14:27 浏览: 20
在Python中实现动作识别通常需要结合机器学习和计算机视觉技术,如OpenCV、TensorFlow或PyTorch等库。这里我们简要概述一种基于深度学习的基本步骤,假设你已经有了预训练的动作分类模型(比如像是Pose estimation + action recognition的模型)。以下是一个基本流程:
1. 导入必要的库:
```python
import cv2
import numpy as np
from keras.models import load_model
```
2. 加载预训练的动作识别模型:
```python
model = load_model('action_recognition_model.h5') # 替换为你实际的模型路径
```
3. 录入动作视频,并将其转换为适合输入模型的格式(例如归一化或调整尺寸):
```python
cap = cv2.VideoCapture(0) # 打开摄像头
frame_width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
frame_height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 对帧进行预处理,如resize和normalize
preprocessed_frame = preprocess_image(frame, model_input_size)
# 预测动作
predictions = model.predict(np.array([preprocessed_frame]))
predicted_action = np.argmax(predictions[0])
```
4. 存储动作:
```python
if predicted_action == ACTION_ID_TO_RECORD:
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv2.VideoWriter('action_recording.avi', fourcc, 20.0, (frame_width, frame_height))
while ret:
out.write(frame)
ret, frame = cap.read()
out.release()
```
5. 实时检测并显示结果:
```python
cv2.putText(frame, f"Predicted Action: {ACTION_NAMES[predicted_action]}", (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('Action Recognition', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
注意这只是一个简化示例,实际应用中可能需要更复杂的预处理、数据增强和性能优化。此外,这个过程可能会涉及到大量的图像读取、存储、以及可能的GPU计算。