python代码 计算多人跳绳次数

下面是一个简单的 Python 代码，用于计算多人跳绳的次数：

# 人数
num_people = 5

# 跳绳时间（秒）
time = 60

# 跳绳速度（每分钟跳绳次数）
speed = 100

# 计算总次数
total_jumps = num_people * speed * (time / 60)

# 输出结果
print("在 %d 秒内， %d 个人跳绳，每分钟跳绳 %d 次，总共跳绳 %d 次。" % (time, num_people, speed, total_jumps))

在这个例子中，我们假设有 5 个人在 60 秒内跳绳，每分钟跳绳 100 次。通过将这些值乘起来，我们可以计算出总共跳绳的次数。输出结果为：

在 60 秒内， 5 个人跳绳，每分钟跳绳 100 次，总共跳绳 5000 次。

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python代码 识别多人跳绳计数

以下是一个简单的 Python 代码示例，可以实现多人跳绳计数的识别：

import cv2
import mediapipe as mp

mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
mp_pose = mp.solutions.pose

# 初始化 Pose 模型
pose = mp_pose.Pose(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5)

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while cap.isOpened():
    # 读取摄像头画面
    success, image = cap.read()
    if not success:
        break

    # 将摄像头画面转换为 RGB 格式
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

    # 分析画面中的姿势
    results = pose.process(image)

    # 绘制画面中检测到的姿势
    mp_drawing.draw_landmarks(
        image, results.pose_landmarks, mp_pose.POSE_CONNECTIONS)

    # 计算跳绳次数
    # TODO

    # 显示画面
    cv2.imshow('Multi-Person Jump Rope Counter', image)

    # 按下 q 键退出程序
    if cv2.waitKey(5) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头
cap.release()

此代码使用了 Google 开发的 Mediapipe 库来进行姿势识别，并且还需要计算跳绳次数的部分需要根据具体情况自行实现。

python代码 ，计算视频中多人跳绳次数

要计算视频中多人跳绳的次数，可以采用以下步骤：

1. 使用OpenCV读取视频文件并逐帧处理视频。

2. 对每一帧进行人体姿态估计，检测出跳绳的人的关键点坐标。

3. 根据跳绳的动作，判断跳绳动作的开始和结束。

4. 统计跳绳次数。

下面是一个简单的Python代码示例，可以帮助你开始这个任务：

import cv2
import mediapipe as mp

# 初始化MediaPipe人体姿态估计模型
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
mp_pose = mp.solutions.pose

# 跳绳动作的关键点索引
LEFT_WRIST = 15
RIGHT_WRIST = 16
LEFT_HIP = 23
RIGHT_HIP = 24

# 跳绳动作的阈值，用于判断开始和结束
THRESHOLD = 0.2

# 统计跳绳次数的变量
count = 0
is_jumping = False

# 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture('jump_rope.mp4')

# 处理视频中的每一帧
while cap.isOpened():
    ret, image = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 对每一帧进行人体姿态估计
    with mp_pose.Pose(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as pose:
        image = cv2.cvtColor(cv2.flip(image, 1), cv2.COLOR_BGR2RGB)
        image.flags.writeable = False
        results = pose.process(image)

        # 绘制姿态估计结果
        image.flags.writeable = True
        image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)
        mp_drawing.draw_landmarks(image, results.pose_landmarks, mp_pose.POSE_CONNECTIONS)

        # 检查跳绳动作是否开始或结束
        if results.pose_landmarks is not None:
            left_wrist = results.pose_landmarks.landmark[LEFT_WRIST]
            right_wrist = results.pose_landmarks.landmark[RIGHT_WRIST]
            left_hip = results.pose_landmarks.landmark[LEFT_HIP]
            right_hip = results.pose_landmarks.landmark[RIGHT_HIP]

            if left_wrist.y < left_hip.y and right_wrist.y < right_hip.y:
                if not is_jumping:
                    is_jumping = True
            elif left_wrist.y > left_hip.y and right_wrist.y > right_hip.y:
                if is_jumping:
                    count += 1
                    is_jumping = False

    # 显示处理后的视频
    cv2.imshow('Jump Rope', image)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

print('跳绳次数：', count)

需要注意的是，在这个示例中我们使用了MediaPipe开源框架来进行人体姿态估计。如果你没有安装MediaPipe，可以使用以下命令来安装：

pip install mediapipe