基于BlazePose与KNN的人体姿态健身计数Python源码及项目说明.zip

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简介：
本资源包含基于BlazePose人体姿态识别技术和KNN算法实现的健身动作自动计数的完整Python项目代码和详细文档，适用于运动健康监测应用开发。【资源介绍】该资源包含项目的完整源代码，下载后可以直接使用。本项目适用于计算机、数学、电子信息等相关专业的课程设计、期末作业及毕业设计参考学习。作为“参考资料”，若需添加其他功能，则需要能够理解代码，并且愿意深入研究和调试。基于BlazePose+KNN实现人体姿态健身计数算法的Python源码及相关文档已打包为.zip文件，包括以下内容：项目描述：本项目利用mediapipe实现了AI自动识别并统计健身动作的功能，支持的动作有俯卧撑、深蹲、引体向上和仰卧起坐。创建时间与完成时间均为2022年11月28日如何训练新的健身动作模型？ - 修改mian函数 - 在fitness_pose_images_in文件夹下存储对应健身的初态动作与末态动作图像 - 调整videoprocess.py文件中的代码，注意flag模式选择部分，确保class_name与该文件夹下的文件名一致。 - 修正trainingsetprocess.py文件中的代码，同样在flag模式选择部分保持文件名和 fitness_pose_images_in目录下对应的动作图片名称一致。

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基于BlazePose与KNN的人体姿态健身计数Python源码及项目说明.zip

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本资源包含基于BlazePose人体姿态识别技术和KNN算法实现的健身动作自动计数的完整Python项目代码和详细文档，适用于运动健康监测应用开发。【资源介绍】该资源包含项目的完整源代码，下载后可以直接使用。本项目适用于计算机、数学、电子信息等相关专业的课程设计、期末作业及毕业设计参考学习。作为“参考资料”，若需添加其他功能，则需要能够理解代码，并且愿意深入研究和调试。基于BlazePose+KNN实现人体姿态健身计数算法的Python源码及相关文档已打包为.zip文件，包括以下内容：项目描述：本项目利用mediapipe实现了AI自动识别并统计健身动作的功能，支持的动作有俯卧撑、深蹲、引体向上和仰卧起坐。创建时间与完成时间均为2022年11月28日如何训练新的健身动作模型？ - 修改mian函数 - 在fitness_pose_images_in文件夹下存储对应健身的初态动作与末态动作图像 - 调整videoprocess.py文件中的代码，注意flag模式选择部分，确保class_name与该文件夹下的文件名一致。 - 修正trainingsetprocess.py文件中的代码，同样在flag模式选择部分保持文件名和 fitness_pose_images_in目录下对应的动作图片名称一致。

基于BlazePose与KNN的人体姿态健身计数Python算法源码及项目说明（优质资源）.zip

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本资源提供基于BlazePose和KNN算法的Python代码，用于准确检测人体姿态并自动计数健身动作。包含详细文档和示例，适合初学者学习与应用开发。基于BlazePose+KNN实现人体姿态健身计数算法的Python源码及项目文档（高分项目）包含了使用Mediapipe的人体姿态识别来自动计算AI健身动作的功能，支持以下四种动作：俯卧撑、深蹲、引体向上和仰卧起坐。如果需要训练新的健身动作模型，请按照如下步骤操作： 1. 修改主函数。 2. 在`fitness_pose_images_in`文件夹中存储新健身动作的初态与末态图像。 3. 编辑`videoprocess.py`中的代码，调整flag模式选择部分，并确保class_name与`fitness_pose_images_in`文件夹下的文件名一致。 4. 再次编辑`trainingsetprocess.py`中的代码，同样需要修改flag模式选择部分并保证文件名称和新动作的图像文件保持一致。请遵循上述步骤以实现对额外健身动作的支持。

基于BlazePose与KNN的人体姿态健身计数Python算法源码及项目说明（优质资源）.zip

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本资源提供基于BlazePose和KNN算法实现的人体姿态分析Python代码，用于自动识别并统计健身动作次数。包含详细项目文档和示例数据集，适合运动科学与AI结合的研究者使用。要训练新的健身动作模型，请按照以下步骤操作： 1. 修改mian函数。 2. 在fitness_pose_images_in文件夹下存储对应健身的初态动作与末态动作图像。 3. 修改videoprocess.py文件中的代码，flag模式选择部分，确保class_name与fitness_pose_images_in文件夹下的文件名一致。 4. 再次确认修改videoprocess.py中flag模式选择部分的代码，确保class_name与健身动作初始和结束状态图片的名字相匹配。 5. 修改trainingsetprocess.py文件中的代码，在flag模式选择部分注意文件名必须与fitness_pose_images_in文件夹下的文件名字保持一致。

Python开发的人体姿态健身计数系统（使用BlazePose和KNN算法，适用于俯卧撑、深蹲、引体向上、仰卧起坐）源码.zip

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本项目提供一套基于Python开发的人体姿态健身计数系统源代码，采用BlazePose模型与KNN算法实现对俯卧撑、深蹲等四种常见健身动作的自动识别和计数。【资源说明】Python开发基于BlazePose+KNN实现人体姿态健身计数源码（支持俯卧撑、深蹲、引体向上、仰卧起坐）.zip 项目描述：本项目实现了利用mediapipe的人体姿态识别技术进行AI自动健身计数的功能。具体包括以下动作：1、俯卧撑；2、深蹲；3、引体向上；4、仰卧起坐。如何训练新的健身动作模型？ 1. 修改main函数。 2. 在fitness_pose_images_in文件夹下存储对应健身的初态和末态的动作图像。 3. 在videoprocess.py文件中修改flag模式选择部分，确保class_name与fitness_pose_images_in文件夹下的文件名一致。 4. 同样地，在trainingsetprocess.py文件中的flag模式选择部分也要进行相应的调整，注意保持一致性。【备注】 1、资源内项目代码经过测试运行成功并确认功能正常后才上传，请放心下载使用！ 2、本项目适用于计算机相关专业的在校学生（如计科、人工智能、通信工程等）、老师及企业员工。同时也适合初学者学习进阶，可用于毕业设计项目、课程设计或作业演示。 3、如果有一定的基础，在此代码基础上可以进行修改以实现其他功能，也可以直接用于毕业设计和课设中。欢迎下载并交流探讨，共同进步！

基于YOLOv8及CPN的多目标人体姿态检测Python源码与文档说明

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本项目提供基于YOLOv8和CPN的人体姿态识别Python代码及详尽文档，支持多目标实时姿态估计，适用于各类视频监控与智能交互场景。项目介绍：本项目基于YOLOv8和CPN（Cascaded Pyramid Network）技术实现了一个多目标人体姿态识别应用，能够实时检测视频中的人体十七个关键点。该资源中的源码是作者的毕业设计作品，所有代码均已成功测试并通过答辩评审获得高分。请放心下载使用！ 1. 所有项目代码在上传前均经过详细的功能性和运行性测试。 2. 适合计算机相关专业（如计算机科学、人工智能、通信工程等）的学生、教师及企业员工进行学习和研究，同时也适用于初学者提升技能水平。此资源可用于毕业设计、课程作业或作为项目的初步演示材料。 3. 具有一定编程基础的学习者可以在现有代码的基础上进行修改与扩展，以实现更多功能，并可应用于各种学术和个人项目中。下载后请先阅读README.md文件（如存在），仅供学习和参考之用，请勿用于商业目的。

人体姿态识别及指定动作评分与分析算法源码+项目说明.zip

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本资源包包含一套用于人体姿态识别、特定动作评分和数据分析的完整算法源代码及详细项目文档。适用于研究与开发人员深入学习和应用。 “人体姿态识别+对指定动作进行评分和分析算法源码+项目说明.zip”是一个包含用于实时人体姿态识别、特定动作评分及详细分析的算法代码与详尽项目描述的资源包，适用于计算机科学、数学或电子信息工程等专业学生的课程设计、期末作业或毕业设计。该项目基于先进的机器学习技术，在图像处理和模式识别方面表现突出，可应用于体育训练、健康监测等人机交互场景。其核心功能包括： - **人体姿态检测**：采用如OpenPose算法实时捕捉关键点信息，生成精确的姿态骨架。 - **姿势指导**：依据预设标准提供即时反馈，帮助用户纠正姿势。 - **语言描述与指导**：通过自然语言处理技术实现对动作的实时解释和建议。 - **评分及分析功能**：使用动态时间规整（DTW）算法和长短期记忆网络（LSTM），评估用户的动作表现，并给出具体的改善意见。项目文档详细阐述了架构设计、算法原理、数据集管理与模型训练方法，便于用户快速理解和深入研究。无论是学术探究还是实际应用开发，此资源包均能提供有价值的参考和支持。

人体姿态与动作识别的CNN Python代码及项目指南.zip

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本资源包提供了一套基于CNN的人体姿态和动作识别Python代码及教程，适用于研究和开发人员快速上手相关技术。基于CNN的人体姿态和动作识别项目资源介绍如下：本项目包含四个模块：GetActionData.py、main.py、ModelTest.py 和 PoseDetector.py。 1. **PoseDetector.py** 文件中定义了一个 `poseDetector` 类，该类主要实现了两个方法：Findpose 和 getposition。在 Findpose 方法中，使用了 mediapipe 库中的内置方法 `pose.process()` 来自动寻找人体姿态的骨骼点，并将结果保存到变量 result 中。同时通过 mediapipe 的内置方法 Draw 将这些骨骼点的数据标注在图片上并连接起来。 2. **GetActionData.py** 文件中定义了一个用于保存图像的方法，该方法会调用 OpenCV 库中的 `imwrite` 方法将图像写入本地文件系统，以便后续的训练使用。 3. **TrainModel.py** 文件中定义了一个进行卷积神经网络（CNN）训练的方法。当调用这个方法时，它会从 GetActionData.py 中保存下来的图片开始工作，并执行相应的 CNN 训练过程。

基于人体骨骼姿态的姿势识别源码.zip

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本资源提供一套用于识别和分析人体姿势的代码包。通过检测关键骨骼节点，实现对复杂动作的有效解析与分类，适用于运动科学、虚拟现实及游戏开发等领域。基于人体骨骼姿态的姿势识别代码可以帮助开发者更准确地捕捉并分析人的动作。这类代码通常会利用传感器数据或摄像头输入来追踪关键的身体关节点，并根据这些点的位置关系判断出具体的人体姿态，进而应用于健康管理、虚拟现实游戏等领域中。编写此类程序时需要考虑算法效率和准确性之间的平衡，同时也要确保对不同人群的适用性，比如针对儿童与成人的差异进行调整优化。

基于Yolov8和OpenPose的人体骨骼关键点摔倒姿态识别系统源码及模型包+项目说明

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本项目提供了一套人体摔倒姿态识别解决方案，结合了先进的YOLOv8目标检测与OpenPose姿态估计技术。项目包含完整源代码、预训练模型以及详细的文档说明，旨在简化用户在监控环境中实现自动摔倒事件预警的开发流程。本项目参考前人的框架进行全面改进，主要改进如下：（1）将检测框架替换为当前最流行的yolov8，并将其封装成类以实现模块化设计。（2）调整了部分文件夹结构，例如将模型归入同一类别文件夹中，以便于查看和管理模型。（3）简化了检测流程，使得人体骨骼关键点识别摔倒姿态的代码变得非常简洁。实际上只需40多行代码即可完成整个检测过程。运行步骤：安装好yolov8环境后执行python main_video.py命令。更多实现细节可以参考相关文章。

基于Pytorch的实时多人姿态估计项目（Python版）

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本项目利用Pytorch框架开发，旨在实现实时多人姿态估计功能。通过深度学习技术，准确识别视频中多个人体的姿态关键点，适用于多种应用场景。 Pytorch版本的实时多人姿态估计项目。