CNN与MediaPipe人体动作实时识别系统

资源摘要信息:"本项目是一个基于卷积神经网络（CNN）和MediaPipe库的人体姿态和动作实时识别系统。系统能够实时捕捉视频中的人体姿态，并通过骨骼关键点的检测来识别和理解人体的动作。该系统主要针对计算机相关专业，包括计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师或企业员工使用。项目代码完整，功能已验证，稳定可靠。项目具有较高的学习借鉴价值，不仅适用于小白学习入门进阶，也可作为毕设项目、课程设计、大作业、初期项目立项演示等。如果基础较好，或热爱钻研，可基于此项目进行二次开发，DIY其他不同功能。 项目的主要文件包括：项目说明.md、main.py、TrainModel.py、PoseDetector.py、ModelTest.py、GetAcitionData.py、项目必读.txt。其中，项目说明.md文件详细介绍了项目的功能和使用方法；main.py是主程序文件，负责调用其他模块，实现系统功能；TrainModel.py用于训练模型；PoseDetector.py用于检测人体姿态；ModelTest.py用于测试模型；GetAcitionData.py用于获取动作数据；项目必读.txt包含了项目的使用注意事项和建议。 在使用过程中，需要注意的是，项目下载解压后，项目名字和项目路径不要用中文，建议解压重命名为英文名字后再运行。如有问题或建议，可以私信沟通，帮助解答。" 知识点详细说明： 1. 卷积神经网络（CNN）：CNN是一种深度学习算法，主要用于图像识别和分类。在本项目中，CNN用于提取视频中人体姿态的特征，然后通过骨骼关键点的检测来识别和理解人体的动作。 2. MediaPipe库：MediaPipe是由Google开发的一个跨平台的多媒体框架，提供了多种用于处理音频、视频和图像的预构建管道。在本项目中，主要使用了MediaPipe中的姿态识别功能，用于实时捕捉视频中的人体姿态，并检测骨骼关键点。 3. 人体姿态和动作识别：人体姿态和动作识别是计算机视觉和人工智能领域的一个重要研究方向。通过捕捉视频中的人体姿态，可以分析和理解人体的运动状态，从而实现对人体动作的识别。 4. 骨骼关键点检测：骨骼关键点检测是一种用于人体姿态和动作识别的技术，主要通过检测人体的关键点（如肩、肘、腕、髋、膝、踝等）来识别人体的姿态和动作。 5. Python编程：Python是一种广泛使用的高级编程语言，具有简洁易读的语法和丰富的库支持。在本项目中，所有程序都是用Python编写的，因此需要具备一定的Python编程知识。 6. 深度学习和机器学习：深度学习和机器学习是人工智能的两个重要分支，主要通过模拟人脑神经网络来实现数据的特征提取和模式识别。在本项目中，深度学习和机器学习被用于训练和测试CNN模型，以实现人体姿态和动作的识别。 7. 计算机视觉：计算机视觉是研究如何让机器“看懂”世界的学科，主要研究如何从图像或视频中提取信息并进行理解。在本项目中，计算机视觉被用于实时捕捉视频中的人体姿态。 8. 毕业设计、课程设计和大作业：本项目可以作为计算机相关专业的学生进行毕业设计、课程设计和大作业的参考。通过本项目的实践，学生可以更好地理解和掌握计算机视觉、深度学习和机器学习等相关知识。 9. 二次开发：二次开发是指在原有软件基础上进行改进和扩展。在本项目中，鼓励用户基于项目进行二次开发，DIY其他不同功能，以满足自己的需求。