姿态识别 python 效果好,提供多种精准模型

news2024/11/11 4:54:24

 

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:
  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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。
  6. 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

  1. 加载模型 (load_model 函数):此函数根据模型文件的扩展名
  2. 来决定加载哪个框架的模型。这里假设模型文件是.h5.pb格式(TensorFlow)或.pt格式(PyTorch)。
  3. 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。
  4. 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。

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