KNN算法实现的多功能健身动作计数器

资源摘要信息:"基于mediapipe和KNN分类算法的健身计数器引体向上计数器深蹲计数器俯卧撑计数器python源码+项目说明" 该项目是一个使用Python编写的健身计数器，它的核心功能是通过摄像头记录并计算引体向上、深蹲和俯卧撑三种健身动作的次数。整个计数器主要依赖于mediapipe库进行人体关键点的检测，然后利用KNN（k-Nearest Neighbors，k-最近邻）分类算法对检测到的关键点数据进行处理，从而识别并计数相应的健身动作。 下面将详细介绍该项目所涉及到的关键技术点和相关知识点。 ### 1. mediapipe库 mediapipe是一个由谷歌开发的跨平台的框架，用于构建多媒体处理管道。在本项目中，它主要用来捕捉和解析视频帧，实时检测人体关键点。mediapipe提供了一套高效、准确的算法来识别手势、面部特征、姿态等多媒体元素。本项目的成功运行，依赖于mediapipe库的0.8.10版本。 ### 2. KNN分类算法 KNN算法是一种基本的分类与回归方法。在本项目中，KNN被用来作为分类器，对通过mediapipe检测到的人体姿态进行分类。KNN算法的核心思想是在已知类别标签的数据集中，寻找与未知类别数据最近的K个数据点，通过多数表决等方式，推断未知数据的类别。相较于复杂的骨骼角度计算，KNN算法的优势在于简单易用，且无需复杂的预处理。 ### 3. 关键点归一化编码 poseembedding.py文件中包含的是人体关键点的归一化编码模块。归一化是数据预处理的一个重要步骤，它将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在人体姿态识别中，归一化可以减少不同人体尺度带来的误差，提高姿态识别的准确度。 ### 4. 分类结果平滑 resultsmooth.py模块使用指数移动平均对分类结果进行平滑处理。指数移动平均是一种常用的时间序列数据处理技术，通过赋予近期数据更大的权重，从而平滑短期波动，突出长期趋势。这个方法在连续动作识别中非常有效，可以减少误判，提供更平滑和可靠的计数结果。 ### 5. 运动计数模块 counter.py模块是整个项目的核心，它负责根据姿态分类模块的输出来进行运动的计数。通过记录每一个动作的开始和结束，该模块能够统计出特定动作的完成次数。 ### 6. 分类结果可视化 visualizer.py模块用于将分类结果可视化，即在视频或实时画面中显示当前的计数结果。这不仅有助于用户了解计数器的运行状态，还可以作为用户界面提供直观的操作反馈。 ### 7. 训练集处理与特征向量提取 extracttrainingsetkeypoint.py和trainingsetprocess.py模块负责处理训练集，以及提取训练集中的关键点特征向量，并将其存储在csv文件中。这一步骤是构建KNN分类器的前提，需要确保特征向量的质量和代表性。 ### 8. 视频处理模块 videoprocess.py模块的功能是对输入视频进行处理，并在其中识别和计数动作。该模块是将本项目应用于非实时监控场景的关键组件。 ### 项目开发环境与应用范围 项目的测试环境为Windows 10操作系统，Python版本为3.7，开发工具为PyCharm。由于KNN算法的通用性，该项目可以在不需要大量修改代码的情况下，通过选择相应运动类型来对多种动作进行计数，适用范围广泛。 总结而言，这个项目是一个结合了现代计算机视觉技术和简单机器学习算法的实践应用，不仅能够为个人用户提供便捷的健身计数服务，还展示了如何利用开源库和算法解决实际问题。通过本项目的源码和项目说明，开发者可以更好地理解和运用相关技术，进行进一步的拓展和创新。