基于mediapipe和KNN的健身动作计数器Python项目源码
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更新于2024-10-29
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该计数器的开发环境为win10,使用python3.7版本,库文件包括mediapipe0.8.10,且在pycharm编辑器中进行开发。
KNN算法(K-Nearest Neighbors,K近邻算法)是一种基本分类与回归方法,其工作原理是:当一个数据点需要进行分类时,它会在整个训练集中找到与之最接近的K个数据点(即K个邻居),然后根据这些邻居的类别来进行分类。在这个项目中,KNN算法被用来对健身动作进行分类,而不是通过计算骨骼之间的角度来判断动作是否完成。
mediapipe是一个由Google开发的开源跨平台框架,用于构建多媒体交互的机器学习解决方案,尤其是在移动设备上。它可以实时处理图像、视频和音频数据,并提取出有意义的信息,如人体姿态、手势识别等。在这个项目中,mediapipe被用于捕捉和分析用户的运动数据。
该资源的源码已经过测试,运行成功后才上传的,答辩评审平均分达到96分,因此可以放心下载使用。该资源适合计算机相关专业的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合初学者进行学习和进阶。如果有一定的基础,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可以用于毕设、课设、作业等。
压缩包子文件的文件名称列表为:mediapipeFitness-counter-master,可能包含了项目的源代码、数据集、运行脚本、文档说明等文件。"
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