改进OpenPose算法实现运动检测计数系统

资源摘要信息:"本项目是一个基于改进的OpenPose算法的人体关键点检测系统，主要用于仰卧起坐和深蹲运动的检测和计数。OpenPose是一种实时多人2D姿态估计算法，能够检测图像或视频中的人体关键点。本项目的创新之处在于对OpenPose算法进行了改进，提高了其在运动检测和计数方面的准确性。 项目的主要功能包括： 1. 人体关键点检测：利用改进的OpenPose算法，对人体在图像中的关键点进行准确检测。 2. 运动检测：通过分析关键点的运动轨迹，实现对仰卧起坐和深蹲运动的自动检测。 3. 计数系统：对检测到的运动进行计数，以便用户了解自己的运动量。 项目主要面向计算机相关专业的学生、教师和企业员工。对于初学者，本项目具有很高的学习和参考价值，可以帮助他们快速入门并进阶。对于有经验的开发者，本项目也可以作为一个很好的起点，进行二次开发，增加新的功能。 项目使用Python编写，因此需要有一定的Python基础。此外，项目还需要使用到一些机器学习和图像处理的库，如OpenCV、NumPy等。因此，对于这些库的使用也需要有一定的了解。 项目在上传前已经过多次验证，确保其稳定可靠。在使用过程中，如果有任何问题或者建议，可以通过私信与项目开发者进行沟通，他们会提供相应的帮助和解答。 需要注意的是，项目下载解压后，项目名字和项目路径不要使用中文，建议解压重命名为英文名字后再运行。这是因为在非英文的操作系统中，使用中文路径可能会导致一些不可预见的问题。" 文件名称列表中的文件可能是用于测试项目的视频或图片文件，具体包括： - test.avi：一个用于测试的视频文件。 - TRAIN-ON-CUSTOM-DATASET.md：一个关于如何在自定义数据集上训练模型的说明文档。 - 文档.md：项目的文档，可能包含项目的详细介绍和使用说明。 - 项目说明.md：对项目的具体说明，可能包括项目的背景、目标、实现方法等。 - test4.mp4、dome.mp4、quicktest.mp4、test3.mp4：更多的测试视频文件。 - img_2.png、img.png：测试项目时使用的图片文件。