基于mediapipe和KNN的健身动作计数器Python实现

资源摘要信息:"本资源提供了一个基于MediaPipe和KNN分类算法的健身计数器项目，该计数器可适用于多种健身动作，包括引体向上、深蹲、俯卧撑等。项目使用Python语言编写，依赖的测试环境为Windows 10操作系统，Python版本3.7以及MediaPipe 0.8.10版本。该计数器的开发应用了机器学习中的K最近邻(KNN)分类算法，而不是传统地计算骨骼之间的角度来判断动作完成情况。项目的代码已经被测试并且验证过能够正常运行，平均答辩评审分数达到96分，因此可以认为是一个高质量的参考资源。 项目适用人群广泛，不仅适合计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工，也适合编程初学者和需要进行相关课程设计、作业的学生。此外，具有一定基础的用户可以在现有代码的基础上进行修改，以实现更多功能或满足特定项目需求。 该项目的源码文件压缩包名为“mediapipe-Fitness-counter-master”，用户下载后应首先查看README.md文件获取安装和运行指导，该文件包含项目的基本介绍和操作说明。需要注意的是，此项目仅供学习和研究使用，严禁用于商业用途。 知识点覆盖如下： 1. **MediaPipe框架介绍**：MediaPipe是由Google开发的一个跨平台框架，用于构建多媒体和机器学习管道。它为视频和图像处理提供了高效的性能，广泛应用于动作识别、图像分割、物体跟踪等领域。 2. **KNN算法原理**：K最近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)是一种基本分类与回归方法。在分类问题中，输出的类别由输入实例的k个最相似邻居的多数类别决定。在本项目中，KNN被用来区分和计数不同类型的健身动作。 3. **Python编程语言**：Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁明了的语法和强大的第三方库支持而受到开发者的青睐。本项目使用Python 3.7版本。 4. **Windows 10环境搭建**：项目需要在Windows 10操作系统中运行。搭建环境包括安装Python解释器和相关库，以及配置IDE（如PyCharm）进行开发。 5. **项目开发流程**：包括环境配置、代码编写、调试和测试等环节。本项目提供了完整的源码和文档说明，便于用户理解和复现开发过程。 6. **代码学习与进阶**：项目不仅为初学者提供了一个基础的学习平台，也为希望深入学习和改进的用户提供了一个良好的起点。 7. **版权与使用规定**：资源说明强调了资源的使用限制，仅供学习和研究目的使用，禁止商业用途。 8. **社区与技术支持**：资源提供者承诺提供技术支持，用户在使用过程中遇到问题可以联系资源提供者，并有机会获得远程教学服务。 该资源对于想要深入了解机器学习在动作识别和计数领域应用的开发者来说是一个宝贵的资料，同时也对教学和学术研究具有重要的参考价值。"