姿态识别 python 效果好，提供多种精准模型

news2024/11/24 12:59:26

该项目是一款基于Python的AI健身教练系统，它利用先进的姿态识别技术来帮助用户进行正确的运动姿势训练。该系统可以识别并纠正用户在做特定运动时的姿势，比如深蹲、仰卧起坐、步行等。

技术栈：

编程语言：Python
深度学习框架：可以使用TensorFlow、PyTorch等
姿态识别模型：项目提供了多种高精度的模型，包括但不限于基于卷积神经网络（CNN）的模型、基于Transformer架构的模型等。

功能特性：

姿态检测与跟踪：能够实时检测并跟踪用户的身体关键点位置。
实时反馈：根据检测到的姿势，提供实时的反馈和指导，帮助用户改正姿势。
多种运动支持：支持多种不同的运动类型，例如深蹲、仰卧起坐、步行等。
多模型选择：用户可以根据自己的需求选择不同的姿态识别模型，以获得更好的效果。
视频录制与回放：允许用户录制训练过程并进行回放，以便更好地自我检查姿势是否正确。
个性化训练建议：根据用户的训练情况，提供个性化的训练建议和改进方案。

使用案例：

健身爱好者：帮助健身爱好者在家里进行有效的锻炼，确保动作标准。
运动员：辅助运动员进行专业的训练，避免受伤。
康复患者：对于需要进行物理治疗的患者来说，可以帮助他们按照正确的姿势进行恢复训练。

演示示例：

深蹲：项目中提供了一个深蹲姿态识别的演示gif，可以展示系统如何识别并跟踪用户深蹲的动作。
步行：同样提供了一个步行姿态识别的演示gif，展示了系统如何跟踪用户行走时的步态。

数据与模型：

数据集：可能使用了公开的数据集或者自行收集的数据集来进行模型训练。
模型：项目中包含以下几种模型之一或多个：
- 基于CNN的模型
- 基于Transformer架构的模型
- 其他自定义的深度学习模型

安装与使用：

安装：安装必要的Python库和依赖项。
配置：设置摄像头或视频输入源。
运行：启动应用程序并开始识别用户的姿态。

未来发展方向：

多模态融合：结合音频、视频等多种数据源来提升识别的准确性。
增强现实集成：将姿态识别结果与增强现实技术相结合，提供更直观的反馈。
云服务部署：将姿态识别服务部署到云端，让用户可以通过任何设备访问。

首先，我们需要一些基础的库和框架：

cv2 (OpenCV)：用于视频捕获和图像处理。
numpy：进行数学运算。
tensorflow 或 torch：用于加载和使用预先训练好的模型。

以下是一个简化版的姿态识别系统的关键代码片段。此示例假设您已经有了一个训练好的模型，可以加载并用于姿态识别。

1import cv2
2import numpy as np
3import tensorflow as tf  # 或者使用 import torch 如果您的模型是基于 PyTorch 的
4
5# 加载预训练的模型
6def load_model(model_path):
7    # 根据使用的框架加载模型
8    if model_path.endswith('.h5') or model_path.endswith('.pb'):
9        # TensorFlow 模型
10        model = tf.keras.models.load_model(model_path)
11    elif model_path.endswith('.pt'):
12        # PyTorch 模型
13        model = torch.load(model_path)
14    else:
15        raise ValueError("Unsupported model file format")
16    return model
17
18# 检测和绘制关键点
19def draw_keypoints(image, keypoints):
20    for keypoint in keypoints:
21        x, y = keypoint[:2]
22        cv2.circle(image, (int(x), int(y)), 5, (0, 0, 255), -1)
23
24# 主函数
25def main():
26    # 加载模型
27    model = load_model('path/to/model.h5')
28
29    # 初始化摄像头
30    cap = cv2.VideoCapture(0)  # 使用默认摄像头
31
32    while True:
33        ret, frame = cap.read()
34
35        if not ret:
36            break
37
38        # 预处理图像
39        img = cv2.resize(frame, (224, 224))  # 根据模型的要求调整尺寸
40        img = img.astype(np.float32) / 255.0  # 归一化
41        img = np.expand_dims(img, axis=0)  # 添加批次维度
42
43        # 使用模型预测
44        predictions = model.predict(img)
45
46        # 解析预测结果
47        keypoints = predictions[0]
48
49        # 绘制关键点
50        draw_keypoints(frame, keypoints)
51
52        # 显示结果
53        cv2.imshow('Pose Detection', frame)
54
55        # 按'q'退出循环
56        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
57            break
58
59    # 清理
60    cap.release()
61    cv2.destroyAllWindows()
62
63if __name__ == '__main__':
64    main()

说明

加载模型 (load_model 函数)：此函数根据模型文件的扩展名
来决定加载哪个框架的模型。这里假设模型文件是.h5或.pb格式（TensorFlow）或.pt格式（PyTorch）。
检测和绘制关键点 (draw_keypoints 函数)：此函数接收一张图像和一组关键点坐标，并在图像上绘制这些关键点。
主函数 (main 函数)：
- 初始化摄像头。
- 读取每一帧图像，对其进行预处理，然后传递给模型进行预测。
- 解析模型的输出，获取关键点坐标。
- 在原始图像上绘制这些关键点。
- 显示带有关键点的图像。