深度学习项目：CNN人体姿态及动作识别系统

资源摘要信息:"基于CNN的人体姿态和动作识别python源码+项目说明文档.zip" 一、项目概述 本项目基于卷积神经网络（CNN）来实现人体姿态和动作的自动识别。利用深度学习方法，通过分析图像数据，CNN可以有效地从视觉输入中学习和识别人体姿态和动作特征。项目采用Python编程语言开发，结合了多个关键模块，实现对输入视频中的人体姿态进行检测和动作分类。 二、主要模块功能介绍 1. PoseDetector.py模块 该模块定义了一个名为poseDetector的类，该类通过调用mediapipe库来自动定位人体的姿态骨骼点。其中Findpose方法利用mediapipe的pose.process()方法来寻找骨骼点，并将检测结果存储在result变量中。此外，通过mediapipe的Draw方法将检测到的骨骼点标注在图像中并连接，以便于可视化分析。 2. GetActionData.py模块 该模块的主要作用是保存图片数据。它调用OpenCV库来实现图像的保存，将需要用于后续训练的图片数据保存到本地。这一步骤是深度学习训练前的准备工作，确保有足够的训练数据供模型学习。 3. TrainModel.py模块 该模块定义了卷积神经网络的训练方法。在调用此方法时，它会从GetActionData.py模块中获取已经保存好的图片数据，并以此来训练模型。在该过程中，CNN通过自动提取和学习图像中的特征，从而实现对特定动作的识别。 三、技术细节 1. MediaPipe库 MediaPipe是由Google开发的一个跨平台框架，用于构建多媒体的管道。它包含多个预先构建的机器学习模型，可以处理视频、音频、图像和其他数据。在本项目中，主要利用MediaPipe的pose模型来检测人体姿态骨骼点。 2. OpenCV库 OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了很多常用的图像处理和分析功能。在本项目中，使用OpenCV库中的图像保存函数来将训练数据保存为本地文件。 3. 卷积神经网络（CNN） CNN是一种深度学习架构，特别适用于图像识别任务。它通过卷积层提取局部特征，通过池化层减少数据维度，最后通过全连接层输出识别结果。在本项目中，CNN被用于识别和分类不同的动作。 四、应用场景 该项目的开发成果可应用于多个领域，如智能监控、人机交互、体育动作分析、游戏互动等。在这些场景中，准确地识别和理解人体动作对于提供更加智能化的服务和产品至关重要。 五、使用说明 使用本项目提供的源码和文档，开发者可以快速部署和训练自己的CNN模型来识别和分类人体动作。文档中应详细描述每个模块的功能和使用方法，以及如何对模型进行训练、验证和测试。 六、项目标签 本项目涉及到的技术标签包括“cnn”，“python”，“CNN的人体姿态和动作识别”，“CNN的人体姿态和动作识别源码”和“毕业设计”。这些标签有助于项目被相关领域的开发者和研究人员所发现和关注。 七、文件名称列表 本压缩包内包含的文件主要是ActionRecognize--main。文件名暗示了这可能是项目的主入口文件，用于执行主要的识别任务或作为项目的启动程序。 通过综合上述信息，本项目的知识点涵盖了从技术原理到实际应用的多个层面，为研究和应用人体姿态与动作识别领域提供了宝贵的资源。