CNN人体姿态动作识别Python源码项目详解

资源摘要信息:"基于CNN学习识别人体姿态和动作算法python源码+详细项目说明.zip" 本资源是一套完整的项目，涉及计算机视觉与深度学习的知识，专注于利用卷积神经网络（CNN）来学习和识别人体姿态及动作。该项目主要包含以下几个方面： 一、项目组成： 项目共包含四个模块，每个模块都由一个Python脚本文件实现： 1. PoseDetector.py：该文件包含了poseDetector类，提供了识别人体姿态的两个关键方法：Findpose和getposition。 - Findpose方法利用mediapipe库中的pose.process()来自动识别骨骼点，这些骨骼点在得到后会被保存在result变量中，并通过mediapipe的Draw方法在图片上标注和连接骨骼点。 - getposition方法则可能用于获取特定骨骼点的位置信息。 2. GetActionData.py：该文件用于保存图像数据。它调用Opencv的保存图像功能将图像写入本地磁盘，为后续的模型训练提供数据源。 3. TrainModel.py：该文件定义了CNN模型的训练方法。它首先读取GetActionData.py保存下来的带有标签的动作图片数据，然后进行预处理，并使用卷积神经网络进行学习，最后输出模型文件ActionModel.h5和标签文件ActionLabels.dat。 4. ModelTest.py：该文件定义了测试模型的方法，包括使用opencv的videocapture打开视频文件、打开电脑摄像头以及ActionRecognition方法。在ActionRecognition方法中，加载训练好的神经网络模型，并实时读取输入的视频数据，通过opencv显示结果。 5. main.py：该文件是整个项目的主入口，将以上功能模块进行整合。运行main.py后，用户可以通过按键s输入学习动作视频的地址，至少需要学习三个动作；按键t进行模型训练；训练完成后，按键f打开摄像头进行实时动作识别测试。 二、技术点与知识点： ***N（卷积神经网络）：作为项目的核心技术，CNN在图像识别和分类领域内具有显著优势，通过模拟人类视觉系统的机制来处理图像数据。 2. mediapipe库：Google开源的多媒体处理库，其中包括了用于人体姿态和动作识别的高效算法。在项目中，mediapipe的pose模块用于识别骨骼点。 3. Opencv库：一个开源的计算机视觉库，广泛用于图像处理和视频分析。在此项目中，Opencv用于图像的保存、读取以及视频的实时处理。 4. 模型训练与测试：在TrainModel.py和ModelTest.py文件中，涉及到了深度学习模型的训练和测试过程，包括了模型的构建、数据的预处理、标签的提取、模型的保存和加载、实时动作识别等。 三、应用领域： 本项目的学习内容可以应用于人机交互、运动分析、安全监控、虚拟现实（VR）/增强现实（AR）等诸多领域。通过识别和理解人体动作，计算机可以对人类意图做出更加自然的响应，极大地推动了人工智能在各种实际应用场景中的落地。 四、学习和使用： 对于计算机、数学、电子信息等专业的学生或研究人员，本项目是一个很好的学习材料。通过学习项目源码，可以深入理解CNN的工作原理、数据预处理、模型训练、实时测试等环节。同时，它也鼓励学习者在理解现有代码的基础上，进一步改进和创新，例如改进模型性能、增加新的功能、解决实际问题等。对于有志于深入研究计算机视觉和深度学习的开发者来说，这是一个良好的实践平台。