CNN人体姿态动作识别项目Python源码及文档

资源摘要信息:"基于CNN的人体姿态和动作识别python源码+项目说明文档.zip" 本资源包含了一套完整的Python源码以及项目说明文档，该资源专注于利用卷积神经网络（CNN）技术来识别和分析人体姿态和动作。源码中包含了四个关键模块，分别是GetActionData.py、main.py、ModelTest.py和PoseDetector.py。下面将详细阐述这些模块的功能以及相关的知识点。 1. PoseDetector.py模块： 在该模块中，定义了一个名为poseDetector的类，这个类在人体姿态和动作识别中扮演着核心的角色。类中主要实现了两个关键方法：Findpose和getposition。Findpose方法使用了mediapipe库的内置方法pose.process()来自动寻找人体的姿态骨骼点。通过这个方法可以获得人体的骨骼关键点数据，然后将这些数据保存在result对象中。接着，使用mediapipe库中的另一个内置方法Draw，将检测到的骨骼点数据标注在相应的图片上，并通过线条将这些点连接起来，形成对骨骼点的可视化展示。 2. GetActionData.py模块： 该模块的主要目的是保存用于训练的数据集。在该方法中，调用了OpenCV库的相关函数来实现图片的保存功能。这一过程涉及到将采集到的动作数据以图像的形式保存在本地存储中，以便后续进行卷积神经网络的训练使用。 3. TrainModel.py模块： 在TrainModel.py模块中定义了进行卷积神经网络训练的方法。当该方法被调用时，它会从GetActionData.py保存下来的图片数据集中读取数据，这些数据被用作训练CNN模型。卷积神经网络是一种深度学习算法，它在图像识别和处理方面具有出色的表现，尤其在姿态和动作识别领域有着广泛的应用。 源码的实现依赖于Python编程语言，利用到了mediapipe和OpenCV这两个强大的库。mediapipe是由Google开发的一个跨平台的多媒体处理库，它提供了简单易用的API来访问设备输入和媒体处理功能，广泛用于手势识别、姿态估计、面部识别等领域。而OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它具有丰富的图像处理功能，可以用来处理各种图像和视频数据，进行场景重建、图像识别和摄像机标定等任务。 【标签】中的"cnn"、"opencv"、"python"、"源码"、"毕业设计"等词汇，指明了本资源的应用场景和开发环境。CNN是本项目的模型基础，OpenCV是图像处理的工具，Python是开发语言，源码提供了具体实现，而"毕业设计"则可能意味着本资源可以作为学习项目或者学术研究使用。 最后，资源文件名"code"表明这是一个代码文件夹，包含了项目的全部源代码文件，用户可以通过解压缩这个压缩包来获取完整的代码，并根据项目说明文档进一步学习和开发相关的人体姿态和动作识别系统。