AI健身计数器：BlazePose与KNN实现人体姿态识别

资源摘要信息:"基于BlazePose和KNN（K-最近邻算法）实现人体姿态健身计数算法的Python源码及项目说明。本项目旨在通过使用mediapipe库，实现人体姿态识别功能，进而自动计数健身动作，支持的健身动作包括俯卧撑、深蹲、引体向上和仰卧起坐。项目创建和完成于2022年11月28日。该项目源码包含对新健身动作模型训练的说明，提供了一套完整的流程来训练新的健身动作识别模型。" 知识点详述： 1. 项目背景及技术选型： - 本项目基于BlazePose，这是一种由Google开发的轻量级的人体姿态估计模型，它能够高效地在移动设备上运行，非常适合实时视频流的人体姿态估计。 - 使用KNN算法来实现姿态计数功能。KNN是一种基本分类与回归方法，通过测量不同特征之间的距离来进行分类。 2. 主要技术实现： - 通过mediapipe库，可以方便地集成BlazePose模型，该库提供了许多预训练的机器学习模型，可以快速地在视频流中检测和估计人体姿态。 - KNN算法在本项目中用来比较检测到的人体姿态与已知姿态动作之间的相似度，从而实现健身动作的自动计数。 3. 功能支持： - 项目支持对四种健身动作进行计数：俯卧撑、深蹲、引体向上、仰卧起坐。这意味着算法能够识别这些动作的标准起始和结束姿势，以及相关的过渡动作。 4. 项目架构与文件说明： - 项目的主文件可能包括名为videoprocess.py的视频处理文件，该文件负责对实时视频流进行姿态检测，并用KNN算法进行姿态识别和计数。 - 训练新的健身动作模型时，需要按照指定的流程操作。首先需要在特定的文件夹（fitness_pose_images_in）中准备相应的健身动作初态和末态图像。 - 在videoprocess.py和trainingsetprocess.py文件中，需要修改代码以适应新的健身动作数据集，其中class_name的设置要与图像文件夹中的文件名保持一致。 5. 开发和部署环境： - 由于项目是基于Python编写的，因此需要确保开发环境已经安装了Python和相关库，如mediapipe、NumPy、OpenCV等。 - 在部署应用时，由于BlazePose模型的轻量级特性，可以在多种平台上运行，包括移动设备，这对于实际的健身应用场景非常便利。 6. 训练新模型的步骤： - 准备数据集：收集或生成新的健身动作的起始和结束姿态图片，存储在fitness_pose_images_in文件夹。 - 修改videoprocess.py：在其中编写代码来支持新动作的图像处理逻辑，并确保class_name与存储的新动作图像文件名相对应。 - 修改trainingsetprocess.py：更新代码以将新动作图像处理为训练集的一部分，并注意文件名要与动作保持一致。 7. 应用场景与优势： - 本项目的目标应用是在健身指导或个人健身追踪中使用，能够实时监测和记录用户的健身动作与次数，有助于提高健身效率和成果。 - BlazePose的高效率和KNN算法的简单性使得本项目在运行速度和准确性上都有不错的表现，且易于部署和使用。 总结而言，通过该项目的实现，可以创建一个简单、实用的健身辅助工具，利用现代计算机视觉和机器学习技术来帮助用户更好地进行日常锻炼，并对动作执行次数进行监控。开发者可以根据自己的需求，通过修改源代码中的关键参数来训练和适应新的健身动作模型，增强项目的可扩展性和个性化能力。