Python人体姿态健身动作识别计数源码

资源摘要信息:"本资源是一套使用Python开发的源码，旨在通过结合Google的BlazePose人体姿态识别技术和K近邻（KNN）算法来实现健身动作的自动计数。该源码支持包括俯卧撑、深蹲、引体向上、仰卧起坐在内的四种常见健身动作的识别与计数。项目基于mediapipe库，通过处理视频帧中的关键点数据来分析和判断用户执行的健身动作，并自动计算完成动作的次数。 项目中包含详细的代码逻辑和必要的文件结构，以支持用户在本地环境中运行和测试代码。此外，资源中还包括了关于如何训练新的健身动作模型的说明，用户可以通过修改主函数以及相关的代码文件来实现对新动作的支持。 具体来说，用户需要在fitness_pose_images_in文件夹中存储相应的健身动作的初态和末态图像，然后根据需要调整videoprocess.py和trainingsetprocess.py文件中的代码，确保class_name与存储的图像文件名一致。在完成代码修改后，即可训练新的健身动作模型，使其能够被系统识别和计数。 该资源特别适合计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工使用，既可以作为学习进阶的实践项目，也可以作为毕设、课程设计或作业的参考。对于有一定基础的用户，还可以在此基础上进行进一步的功能开发和修改，以实现更多个性化的需求。资源提供者鼓励用户下载使用，并与社区分享交流，共同学习和进步。" 知识点概览: 1. Python编程语言 2. BlazePose人体姿态识别 3. K近邻（KNN）算法 4. mediapipe库的使用 5. 视频处理与帧分析 6. 健身动作自动计数系统开发 7. 训练模型以识别新的健身动作 8. 深蹲、俯卧撑、引体向上、仰卧起坐动作识别与计数 9. 计算机视觉与机器学习在健身领域的应用 10. 跨学科知识整合，包括人工智能、计算机科学与体育科学 详细知识点: 1. Python编程语言: Python作为一种高级编程语言，因其简洁的语法和强大的库支持，在数据科学、机器学习、人工智能等多个领域被广泛使用。本项目即利用Python的易用性和丰富的第三方库来实现复杂的姿态识别功能。 2. BlazePose人体姿态识别: BlazePose是Google推出的一种轻量级、高效的模型，专门用于实时的人体姿态估计。它能准确地从视频帧中识别出人体的关键点，从而对人的姿势进行建模。 3. K近邻（KNN）算法: KNN是机器学习中最基础的算法之一，属于无监督学习的分类或回归方法。它通过计算测试样本与训练集中所有样本之间的距离，找到最近的K个邻居，然后根据这些邻居的分类或标签来预测测试样本的分类或回归值。 4. mediapipe库的使用: mediapipe是由Google开发的一个跨平台的多媒体处理库，它提供了一系列高效的视频处理和机器学习解决方案。在本项目中，mediapipe用于提取视频帧中的关键点信息，这些关键点数据是进行姿态分析和动作识别的基础。 5. 视频处理与帧分析: 项目需要处理视频输入，提取每一帧图像，并对这些帧进行分析，以检测和跟踪人体的关键点。帧分析是实时动作识别系统的关键步骤，通常涉及到图像处理和计算机视觉的知识。 6. 健身动作自动计数系统开发: 本项目的目标是开发一个能够自动识别并计数特定健身动作的应用程序。这涉及到动作检测、动作分类、计数逻辑和用户界面设计等多个方面。 7. 训练模型以识别新的健身动作: 当需要识别新的健身动作时，需要对模型进行训练。训练模型的过程涉及数据收集、数据预处理、特征提取、算法选择、模型训练、评估和优化等步骤。 8. 深蹲、俯卧撑、引体向上、仰卧起坐动作识别与计数: 这些是常见的健身动作，本项目能够识别和计数这些动作，为用户提供准确的健身数据反馈，帮助他们更好地完成训练计划。 9. 计算机视觉与机器学习在健身领域的应用: 计算机视觉和机器学习技术在健身领域的应用日益广泛，包括运动姿态分析、动作质量评估、个性化训练建议等方面。 10. 跨学科知识整合，包括人工智能、计算机科学与体育科学: 该项目展示了如何将人工智能、计算机科学与体育科学等不同学科的知识整合在一起，形成一个实用的解决方案，解决现实世界的问题。 备注信息中提到的“该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的”，这意味着用户可以期望代码在一定条件下可以正常工作，但这并不意味着无需任何调整即可直接用于生产环境或满足所有个性化需求。因此，用户在使用时仍需根据自己的具体情况进行调试和优化。