CNN人体姿态动作识别Python项目源码及文档解析

资源摘要信息:"本资源包含了基于卷积神经网络（CNN）的人体姿态和动作识别项目的Python源码及详细项目说明文档。该项目利用CNN学习并识别人体的姿势和动作，核心源码分布在四个主要模块中：GetActionData.py、main.py、ModelTest.py和PoseDetector.py。 在PoseDetector.py模块中，定义了poseDetector类，该类实现了两个关键方法：Findpose和getposition。Findpose方法依赖于mediapipe库，使用其内置方法pose.process()来自动寻找人体骨骼点，并将检测到的骨骼点数据保存在result变量中。之后，利用mediapipe的另一个内置方法Draw将这些骨骼点数据标注在图像上并连接起来，形成骨架图，以便于后续分析和识别。 GetActionData.py模块定义了一个用于保存图片数据的方法。该方法调用了Opencv库的函数来将图像保存到本地存储，这些图像数据接下来将用于训练CNN模型。 TrainModel.py模块包含了执行卷积神经网络训练的方法。该方法启动时，首先从GetActionData.py模块所保存的图像数据中读取样本数据，然后根据这些样本数据来训练CNN模型。 整个项目不仅提供源码，还附带了项目说明文档，用于帮助开发者或研究人员理解项目的构建过程、关键算法的实现细节以及如何使用项目代码。这一项目对于人工智能、计算机视觉以及相关领域的研究和应用具有重要的参考价值，能够帮助开发者理解如何利用CNN模型来处理和识别人体姿态和动作信息。通过此项目，研究者可以进一步探索和优化算法，以应用于实时监控、人机交互、虚拟现实等前沿领域。"