基于mediapipe和KNN的健身动作计数器Python项目源码

资源摘要信息:"本项目是一个基于mediapipe和KNN分类算法的健身计数器，它可以准确地计数引体向上、深蹲、俯卧撑等健身动作。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。"