人类动作评分系统实现及使用Python提取视频关键点

资源摘要信息:"Human-Pose-Compare项目是一个用于比较和评分人类动作执行的工具，它提供了一套代码，用于分析视频文件中的动作并给出相应的评分。这个项目主要使用Python语言开发，依赖于一些库和框架来实现功能。" 一、项目基本概念与技术细节 1. 人类动作比较与评分 Human-Pose-Compare的主要功能是分析人类在视频中执行的动作，并将其与数据库中存储的动作模板进行比较，从而给出评分。这种技术通常用于体育教学、康复训练、游戏互动等领域，通过评估动作的准确性、力度和流畅度等，提供量化的反馈。 2. 技术实现 该项目的实现依赖于计算机视觉技术，特别是人体姿态估计算法。这些算法可以从视频中提取人体的关键点，并分析关键点之间的相对位置，从而推断出人体的姿态。然后，这些姿态数据可以与预先定义的动作模板进行比较，以实现动作的评分。 3. 关键点序列 在Human-Pose-Compare中，动作的表示是通过一系列关键点来完成的。关键点通常包括人体的关键部位，如头部、肩膀、肘部、手腕、髋部、膝盖和脚踝等。在项目描述中提到的"lookup_test.pickle"文件，很可能存储了一个动作模板的关键点序列。 二、代码与操作流程 1. 安装依赖项 项目提供了一个名为"requirements.txt"的文件，里面列出了项目所需的第三方库。用户可以通过以下命令安装这些依赖项： pip install -r requirements.txt 2. 测试视频与查找表 项目中的"test.mp4"是一个测试视频，用于演示如何使用Human-Pose-Compare。"lookup_test.pickle"是一个包含预录的关键点序列的文件。该文件与特定动作（如"punch - side"）相关联，用作比较标准。 3. 运行比较脚本 为了比较视频文件与预录的关键点序列，用户可以运行"start_here.py"脚本，并传入相应的参数。例如： python start_here.py --activity "punch - side" --video "test.mp4" 4. 创建新的查找表 如果需要为新的动作创建查找表，可以使用"keypoints_from_video.py"脚本。该脚本可以从视频文件中提取关键点，并将它们记录下来，用于后续的比较操作。命令如下： python keypoints_from_video.py --ac 三、Python编程语言的应用 由于该项目的标签为"Python"，因此其代码肯定主要使用Python编写。Python作为一种高级编程语言，因其语法简洁、易于学习和开发效率高等特点，在数据科学、机器学习、网络开发和自动化脚本等多个领域得到广泛应用。 四、项目文件结构 压缩包文件名"Human-Pose-Compare-master"表明这是项目的主分支或主版本。在该项目的文件夹结构中，用户可能会找到以下文件和目录： - requirements.txt: 列出项目所需的Python依赖。 - start_here.py: 主要的执行脚本，用于比较视频中的人类动作。 - keypoints_from_video.py: 用于从视频中提取关键点的脚本。 - lookup_test.pickle: 包含预录动作关键点序列的文件。 - test.mp4: 测试视频文件，用于演示动作比较功能。 五、总结 Human-Pose-Compare项目是一个使用Python编写的工具，它能够分析视频中的动作，将其与预设的动作模板进行比较并给出评分。这个项目对于需要精确评估动作执行质量的场合具有很高的实用价值。通过提取关键点并进行比较，Human-Pose-Compare能够提供实时的动作反馈，对于教学和训练具有重要的辅助作用。