基于CNN的Python人体姿态动作识别源码解析

资源摘要信息:"人工智能大作业-基于CNN的人体姿态和动作识别python源码+详细注释.zip" ***N在人体姿态和动作识别中的应用 在本项目中，卷积神经网络（CNN）被用于学习识别人体的姿态和动作。CNN是一种深度学习模型，它能够从图像中自动提取空间层次结构特征。在人体姿态和动作识别任务中，CNN能够有效识别图像中的关键点（如人体骨骼点）并理解其在空间中的布局，从而实现对动作的识别。 2. 项目文件介绍 本项目包含了四个主要的Python源文件，分别是： - PoseDetector.py：定义了一个名为poseDetector的类，主要包含了Findpose和getposition两个方法。其中，Findpose方法利用mediapipe库自动寻找人体姿态的骨骼点，并将结果保存在变量中。同时，该方法还会调用mediapipe的Draw方法，将骨骼点的数据标注在图片上并连接起来。 - GetActionData.py：定义了一个用于保存图片的方法，通过调用Opencv库的保存图像方法将图像写入本地，为后续的训练做准备。 - TrainModel.py：定义了进行卷积神经网络训练的方法。调用该方法时，会先从GetActionData.py保存的图片中读取数据进行模型训练。 - main.py：项目的主程序文件，负责调用上述模块，执行人体姿态和动作识别的任务。 3. 使用的关键技术和库 - mediapipe：这是一个由Google开发的跨平台的多媒体处理库，提供了一套用于处理视频、图像和音频的工具和解决方案。在本项目中，使用了mediapipe提供的姿态识别功能来自动识别和定位人体的骨骼点。 - Opencv：这是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理功能。在本项目中，Opencv被用于保存图像数据。 - CNN模型：卷积神经网络在处理图像和视频数据时非常有效。在本项目中，CNN被用于训练和识别人体的姿态和动作。 4. 模型训练与动作识别流程 本项目的动作识别流程大致可以分为以下几个步骤： - 数据收集：首先使用GetActionData.py获取需要的图像数据，并将这些数据保存到本地。 - 数据处理：使用PoseDetector.py中的poseDetector类来处理图像数据，提取出人体姿态的关键点，并对关键点进行标注和连接。 - 模型训练：将处理过的数据输入到TrainModel.py定义的CNN模型中进行训练。在此过程中，模型会学习如何识别不同的人体姿态和动作。 - 动作识别：训练完成后，使用训练好的模型对新的图像数据进行姿态和动作的识别。 5. 应用场景 本项目所涉及的人体姿态和动作识别技术可以应用于多个领域，例如： - 体育分析：通过分析运动员的动作，提供改进训练方法和提高技能的建议。 - 安全监控：在监控视频中识别可疑或危险动作，提高安防效率。 - 人机交互：通过识别用户动作，开发更加自然和直观的人机交互方式。 - 健康监测：用于监测老人或病人的行为模式，及时发现异常情况。 6. 结语 本项目提供了一个基于CNN的人体姿态和动作识别的完整解决方案，不仅包括了训练模型的源码，还包含了详细的注释，有助于学习和理解CNN在动作识别领域中的应用。通过该项目，开发者可以进一步探索和扩展人工智能在人机交互、视频监控等领域的应用潜力。