MediaPipe人体动作识别智能测试系统Python实现

在本资源中，提供了一个基于MediaPipe框架的人体动作识别模型的Python实现。该模型的主要功能点包括动作检测与分类，并且为Y Balance Test (YBT)智能测试系统提供了特定的身体关键点获取和计算下肢长度及伸出距离的能力。MediaPipe是一个由谷歌推出的开源跨平台框架，用于构建管道，以进行多模态的机器学习(ML)推理。它包括一套预先构建好的ML解决方案，能够快速实现视频处理、姿态估计、物体追踪等功能。 项目中使用的主要技术栈是Python语言。Python因其简洁的语法、丰富的库和框架支持以及强大的社区而成为AI和机器学习领域的首选语言之一。 项目文件列表及其功能简介如下： - `说明运行文档.md`：包含整个项目的运行说明和使用说明文档，帮助用户理解如何安装依赖、配置环境以及如何运行项目中的各个Python脚本。 - `extracttrainingsetkeypoints.py`：此脚本用于从训练集中提取关键点数据，可能用于后续的模型训练过程。 - `poseembedding.py`：此文件可能包含的姿态嵌入功能，可以将身体关键点数据转换为机器学习模型可识别的嵌入特征。 - `videoprocess.py`：处理视频输入，并从中提取关键帧或者分析动作数据的脚本。 - `ybt.py`：包含YBT测试的逻辑和计算，用于获取身体关键点，并根据YBT测试标准计算下肢长度和伸出距离。 - `poseclassifier.py`：姿态分类器，用于将识别到的关键点数据进行分类，判断动作类别。 - `videocapture.py`：负责视频捕捉的模块，可能包含从摄像头获取视频流或从视频文件中读取帧的功能。 - `trainingsetprocess.py`：处理训练集数据，进行必要的预处理以便用于模型训练。 - `visualizer.py`：可视化工具，用于展示关键点、姿态或动作识别的结果。 - `counter.py`：计数器脚本，可能用于记录动作次数或动作持续时间等统计数据。 为了运行该项目，用户需要下载并解压缩该资源包，然后根据`说明运行文档.md`文件的指导进行相应的环境配置和脚本运行。项目中的`main.py`程序是核心的测试输出程序，它处理视频输入并输出检测结果，但不包含模型训练部分。对于模型训练，用户可以参考原项目中的算法部分。 该项目源码经过测试验证，并且是作者的毕业设计作品。作者承诺代码在上传之前已通过测试并成功运行，平均答辩评分高达96分，保证了代码的质量和可靠性。用户无需担心代码功能问题，可以放心下载使用。 此项目的应用场景包括但不限于：运动科学分析、生物力学评估、医疗康复训练、虚拟现实和增强现实应用等。对于计算机相关专业的学生和专业人士，比如计算机科学、人工智能、通信工程等，该项目也是一个很好的实践案例和学习资源。 注意：在使用过程中遇到问题时，用户可以通过私聊的方式联系作者寻求帮助，甚至可以获得远程教学支持。