Python+BlazePose+KNN人体姿态健身动作自动计数系统

本项目是一套基于Python语言开发的人体姿态识别与健身动作计数系统，利用了Google的BlazePose库进行人体姿态检测，并通过K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法实现健身动作的识别和计数。该源码支持四种常见的健身动作计数：俯卧撑、深蹲、引体向上、仰卧起坐。 知识点详细说明： 1. BlazePose 与人体姿态识别: BlazePose是由Google开发的一种轻量级、高效的实时人体姿态估计模型。它能够识别人体的关键点，包括头部、颈部、肩膀、肘部、手腕、髋部、膝盖和脚踝等。在本项目中，BlazePose模型被用于实时视频流中对人体姿态进行检测，为后续的健身动作计数提供基础数据。 2. K近邻（KNN）算法: KNN算法是一种基本分类与回归方法，主要用于解决分类和回归问题。在本项目中，KNN算法被用来处理由BlazePose模型提取的人体姿态关键点数据，用于识别特定的健身动作，并对动作的次数进行计数。 3. 健身动作计数实现: 项目通过分析BlazePose识别出的关键点数据，判断用户的健身动作。当系统识别到某个动作的开始与结束姿态时，就会触发一次计数。例如，当系统检测到用户从俯卧撑起始动作过渡到结束动作时，就会记录一次俯卧撑。 4. 数据集准备与模型训练: 对于想要添加新的健身动作计数功能，需要准备对应动作的初态与末态图像，并存储在fitness_pose_images_in文件夹下。然后，需要修改videoprocess.py文件中的代码，确保flag模式选择部分的class_name与文件夹下的文件名保持一致。这个过程中需要重新训练模型以识别新的动作。 5. 代码修改与训练过程: 在videoprocess.py文件中，需要修改代码以适应新的健身动作数据集。具体来说，需要调整代码中的类名，使之与存储的图像数据匹配，以便KNN算法能够正确地训练新的动作模式。 6. Python编程语言: 本项目使用Python编程语言开发，Python以其简洁易读的语法和强大的库支持，在机器学习、数据科学和人工智能领域中被广泛应用。项目中的代码结构、数据处理和模型训练等环节都体现了Python语言在这些领域的优势。 7. 标签说明: "python人体姿态健身计数源码"和"KNN人体姿态健身计数源码"标签反映了本资源的主要技术内容和实现手段。"人体姿态健身计数"标签则点明了项目的应用场景，即通过识别和计数人体姿态来进行健身动作的记录。 8. 文件结构: "Fitness_counter-main"是压缩包中的主文件夹名称，该文件夹包含了项目的所有源代码和必要的文件。在实际使用或研究该项目时，用户需要关注这个文件夹内的文件结构，理解各个文件的作用和相互关系。 以上知识点详细解释了本项目的技术构成和实现细节，为开发人员或爱好者提供了参考和学习的方向。通过深入研究和实践，可以更好地理解人工智能在健身辅助领域的应用，以及如何使用Python和相关库构建实用的AI应用。