Python+Mediapipe实现人体姿态识别与动作匹配项目

资源摘要信息:"基于Python+Mediapipe的人体姿态识别与匹配计算" 1. Python编程语言 - Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁的语法和强大的库支持而受到开发者的青睐。在本项目中，Python作为主编程语言，承担着实现人体姿态识别算法的核心角色。 2. Mediapipe库 - Mediapipe是由谷歌开发的一个用于构建多媒体应用的跨平台框架，提供了丰富的机器学习模型和工具。该框架能实现实时的人体姿态估计、手势识别、面部网格等多方面的功能。在这个项目中，Mediapipe是实现人体姿态识别的关键库。 3. OpenCV库 - OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它提供了许多常用的图像处理和视频分析功能。在本项目中，OpenCV用于视频捕捉、图像处理和动作关键点的显示等。 4. dtaidistance库 - dtaidistance是一个用于计算时间序列距离的Python库。它可以计算不同时间序列之间的相似度或差异，这对于动作匹配计算尤为重要。在本项目中，dtaidistance库被用来比较用户动作和标准动作序列之间的差异。 5. 人体姿态识别 - 人体姿态识别指的是通过计算机视觉技术来识别人体的关键点位置，包括头部、手臂、躯干和腿部等部位。在本项目中，Mediapipe库被用来实时捕捉和识别人体关键点，进而评估用户动作与标准动作序列之间的匹配程度。 6. 匹配计算 - 匹配计算在本项目中指的是将用户执行的动作与一个预设的标准动作序列进行对比，通过计算两者之间的差异来判断用户动作的准确性。使用dtaidistance库可以量化动作的相似度或误差大小。 7. 开发环境和运行说明 - 项目的推荐开发环境包括Python 3.7.6 64-bit、Mediapipe 0.8.3或更高版本、OpenCV 3.4.2或更高版本，以及dtaidistance库。开发者可以通过pip命令安装这些依赖库。运行项目时，需要执行main.py文件，并按照指示进行动作识别与匹配计算。 8. 动作匹配评估 - 在实际操作过程中，系统会通过摄像头捕捉用户动作，并使用Mediapipe进行关键点的检测。系统将实时显示动作关键点，并与pose_std.json文件中存储的标准动作序列进行比较。如果用户的动作与标准动作差异较大，系统将在画面左上角显示"WRONG"提示信息。 9. 学习与应用 - 该项目适合初学者和进阶学习者使用，可用于课程设计、毕业设计、大作业、工程实践或作为初级项目立项的基础。代码本身提供了一个参考框架，学习者可以根据自身需求进行调试、添加新功能或优化现有功能。 10. 版权声明与资源使用 - 本项目资源作为参考资料提供，代码示例仅供参考，不可直接用于商业用途或其他定制需求。代码使用者需具备一定的编程基础，能够理解代码结构，能够自主解决运行中出现的问题，并有能力根据需要对代码进行修改和扩展。