OpenCV-Python结合Mediapipe实现俯卧撑计数系统

资源摘要信息: "Python大作业-基于OpenCV-Python和Mediapipe的俯卧撑计数应用系统源码（高分项目）" 本项目是一个涉及到计算机视觉和机器学习的应用程序，其核心功能是通过摄像头捕捉用户的动作，并基于识别的图像信息来统计用户完成俯卧撑的次数。该项目采用了两个主要的开源库：OpenCV-Python和Mediapipe。下面将详细介绍这两个库以及它们如何被用来实现俯卧撑计数的功能。 ### OpenCV-Python OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了大量的图像处理和计算机视觉功能。OpenCV-Python是该库的Python接口，它让Python语言能够调用OpenCV库中的函数和类。在本项目中，OpenCV-Python用于实现以下功能： 1. **摄像头访问**：通过OpenCV的VideoCapture功能，可以访问连接到计算机的摄像头，实时捕捉视频流。 2. **图像处理**：在捕捉到的视频帧中进行必要的图像预处理，如灰度化、滤波和边缘检测等，以增强后续处理的准确性和鲁棒性。 3. **帧操作**：实现对视频帧序列的操作，如帧提取、帧裁剪和帧间比较等。 4. **特征检测与跟踪**：利用OpenCV提供的关键点检测算法（如SIFT、SURF、ORB等）来检测人体关键点，并通过跟踪算法（如KLT光流法）追踪关键点在连续帧之间的运动。 ### Mediapipe Mediapipe是谷歌推出的一个用于构建多模态（如视觉、音频、触觉等）人机交互和媒体处理管道的开源框架。它的算法能够在移动设备和桌面系统上实时运行，并且它被广泛应用于手势识别、面部识别、姿势估计等领域。在本项目中，Mediapipe用于实现以下功能： 1. **人体姿态估计**：Mediapipe提供了一个高效的姿势估计模型，可以实时检测人体2D姿态和3D姿态，提取人体关键点的位置信息。 2. **动作识别**：Mediapipe可以识别特定动作，例如俯卧撑。它通过分析一系列关键点数据来判断用户是否正在做俯卧撑动作。 3. **实时反馈**：将Mediapipe检测到的关键点信息与动作识别的结果实时反馈给用户，可以是一个实时显示的界面，也可以是计数器的更新。 ### 项目实现逻辑 1. **视频流获取**：程序通过OpenCV-Python从摄像头获取实时视频流。 2. **动作检测**：利用Mediapipe对视频流中的每一帧进行处理，检测人体姿态，并识别出俯卧撑动作。 3. **计数逻辑**：根据Mediapipe检测到的关键点的运动模式，结合俯卧撑动作的标准定义，实现准确的动作计数。例如，当检测到一个俯卧撑动作的开始和结束时，计数器增加。 4. **用户界面**：实现一个简单的用户界面来显示实时计数结果。 ### 源码文件结构 虽然文件名“python-project主-master”并未提供详细的文件列表，但通常来说，在类似的项目中，可能会包含以下几个部分： - **主程序入口文件**：通常命名为`main.py`或`app.py`，是程序的启动点。 - **视频处理模块**：可能包括`camera.py`、`frameprocessor.py`等，负责视频流的捕捉与处理。 - **姿态估计模块**：可能命名为`poseestimation.py`，负责调用Mediapipe进行人体姿态的检测。 - **动作识别模块**：可能命名为`actionrecognition.py`，包含动作识别的逻辑。 - **计数器模块**：可能命名为`counter.py`，实现计数逻辑。 - **用户界面模块**：可能命名为`gui.py`，负责与用户交互的界面展示。 - **配置文件**：通常命名为`config.py`，包含程序的一些配置参数。 该项目的源码实现了使用计算机视觉技术来辅助健身训练的一个实际应用，不仅具有实际应用价值，同时也帮助学生深入理解了OpenCV和Mediapipe这两个强大库的使用方法。