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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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简介：
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。

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  • 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
    优质
    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
    优质
    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。
     
  • 基于BlazePose与KNN的人体姿态健身计数Python源码及项目说明.zip
    优质
    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。
     
  • 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
    优质
    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！
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 基于YOLOv8及CPN的多目标人体姿态检测Python源码与文档说明
    优质
    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。
     
  • 3D人体姿态估计——基于2D视频的人体关键点检测以实现3D姿态估算的优质项目实践.zip
    优质
    本项目致力于通过分析二维视频中的关键点信息来精确预测三维人体姿态，提供了一种创新且高效的方法，适用于各类需要精准姿态识别的应用场景。 3D人体姿态估计：通过检测2D视频中的人体关键点来实现对3D人体姿态的估算，这是一个优质的项目实战案例。
     
  • Python人体姿态估计算法
    优质
    简介：本项目致力于开发基于Python的人体姿态估计算法，采用深度学习技术分析图像与视频中的人物姿势。该算法可应用于智能监控、虚拟现实及人机交互等多个领域。 这是基于Python的OpenCV人体动作姿态估计的源代码。
     
  • 基于TensorFlow的多模态情感分析Python代码及数据集+文档说明（优质资源）.zip
    优质
    本资源提供了一个基于TensorFlow的情感分析项目，包含Python代码、预处理过的多模态数据集和详细的文档说明。适合研究者与开发者深入学习和应用多模态情感分析技术。 本项目采用基于TensorFlow的多模态情感分析模型，并提供相应的Python源代码、数据集及文档说明（高分项目）。该方案利用多种输入形式进行情感识别：包括文本信息（如表情符号）、语音记录、图片以及视频内容。我们设计了一种层次化的方法，从单一模式向量逐步过渡到双模态和三模态的特征组合。最终通过softmax层将这些复杂的多模态特征映射为四种特定的情感类别：喜、怒、哀以及其他。 相较于传统的二元情感分类（即正面与负面），本项目创新性地引入了更多维度的数据来源，实现了更为复杂且精细的情绪识别任务。此外，我们还特别区分了“其他”这一类别的存在，以便更好地对用户进行细分和定位分析。通过这种独特的情感类别划分方式，“喜、怒、哀以及其他”的四分类系统能够更准确地捕捉到个体情绪的多样性与细微差别。