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基于OpenPose的太极拳姿态识别系统Python代码（含GUI）及配套数据集、模型和说明书

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简介：
本项目提供一套基于OpenPose的太极拳姿态识别系统Python代码，并包含图形用户界面（GUI）、相关数据集、训练模型与详尽使用说明书。 std.txt包含标准姿态数据，ProcessImage.py用于获取图片中的姿态数据，Classifier.py实现姿态分类功能，GUI2-3.py是界面代码 - 如果不熟悉运行方法可以私下询问，提供远程教学服务。该项目源码为个人的毕业设计作品，所有代码均已通过测试...

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  • 基于OpenPose的太极拳姿态识别系统Python代码（含GUI）及配套数据集、模型和说明书
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    本项目提供一套基于OpenPose的太极拳姿态识别系统Python代码，并包含图形用户界面（GUI）、相关数据集、训练模型与详尽使用说明书。 std.txt包含标准姿态数据，ProcessImage.py用于获取图片中的姿态数据，Classifier.py实现姿态分类功能，GUI2-3.py是界面代码 - 如果不熟悉运行方法可以私下询问，提供远程教学服务。该项目源码为个人的毕业设计作品，所有代码均已通过测试...
     
  • 基于PyQt5和OpenPose的太极拳姿态识别系统Python源码及可视化界面+模型+数据集.zip
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    本资源提供基于PyQt5与OpenPose技术开发的太极拳姿态识别系统的完整代码、预训练模型及数据集，支持姿态检测与分析。 该压缩包包含的是一个基于PyQt5和OpenPose技术的太极拳姿态识别系统的源代码及相关资源。这个系统能够实现对太极拳动作的实时姿态识别，并通过可视化界面展示出来，为学习和教学太极拳提供便利。 首先了解下PyQt5，这是一个Python绑定的Qt库，用于创建图形用户界面（GUI）应用程序。它提供了丰富的组件和工具，可以方便地构建各种复杂界面，如按钮、文本框、图像视图等；同时也支持事件驱动编程，使得用户交互更加灵活。 OpenPose是来自CMU的一个开源库，主要用于人体、面部、手部以及脚部的关键点检测。它采用了深度学习的方法，在单张图片上实时估计多人的关节位置，对于运动分析和姿态识别等领域非常有用。在本项目中，OpenPose被用来处理输入的图像，并提取出人物的关键关节位置信息。 `std.txt`文件是标准姿态数据，很可能是预先定义好的太极拳动作的标准姿态模板。这些数据可能包含了各个关键点的位置信息，用于比对和分析用户实际做出的动作是否准确。在程序运行时，可能会将用户的当前姿态与这些标准姿势进行比较，从而判断其动作是否规范。 `ProcessImage.py`脚本的作用是处理图像并获取图片中人物的姿势数据。它可能包含了调用OpenPose库来检测关键点的代码，并将结果转化为可供后续步骤使用的格式。 `Classifier.py`是一个姿态分类器，它的功能是对获取到的关键点数据进行分类，以判断用户执行的是哪个太极拳动作。这通常涉及到机器学习或深度学习模型的应用，例如支持向量机（SVM）和卷积神经网络（CNN），来训练区分不同太极姿势的模型。 `GUI2-3.py`是图形用户界面代码的一部分，使用PyQt5编写，并负责展示图像显示区、动作识别结果显示区等元素。此外它还处理用户的交互操作，使他们可以通过这个界面看到摄像头捕捉到的实时画面及系统识别出的姿态信息。 综上所述，此项目结合了深度学习的关键点检测技术（OpenPose）和GUI编程（PyQT5），开发了一个用于太极拳姿态识别的应用程序。这有助于提高太极拳的学习与教学效率，并展示了Python在计算机视觉和人机交互领域的应用潜力。
     
  • 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。
     
  • OpenPose：开放姿态识别系统
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    简介：OpenPose是一种先进的计算机视觉模型，能够实时进行多人姿态估计与面部关键点检测，在科研和工业界均有广泛应用。 构建类型为Linux, MacOS 和 Windows 的建置状态代表了第一个实时多人系统，该系统可以在单个图像上联合检测人体、手部、面部及脚的关键点（总共135个关键点）。此项目由多个贡献者共同完成，并且持续维护中。没有OpenPose是不可能实现的。 我们还要感谢所有支持和参与项目的人员。在前面的内容中展示了全身2D姿势估计的结果，包括身体、脸部和手部等部分。测试了OpenPose视频序列中的功能表现，并进行了脸部及手部3D姿势重建与估计的测试工作。 此外，还介绍了使用Unity插件进行的OpenPose 3D模块测试运行时分析。我们展示了三个可用的姿势估计库（在相同的硬件条件下）之间的推理时间比较：包括OpenPose、Alpha-Pose（快速Pytorch版本）和Mask R-CNN。结果显示，OpenPose的运行时是恒定的，而Alpha-Pose及Mask R-CNN则有所不同。
     
  • 基于OpenCV和Python的车牌识别系统（含代码及文档说明）
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    本项目为一个使用OpenCV与Python开发的车牌识别系统，包含详尽的代码示例及文档指导。 基于Opencv与Python的车牌识别系统提供完整代码及详细文档说明，并包含详细的代码注释，适合编程新手理解使用。该项目是我个人独立完成的作品，在评分体系中获得了98分的高度评价，且得到导师的认可推荐。无论是毕业设计、期末大作业还是课程设计项目，本资源都是获取高分的优秀选择之一。下载后进行简单的安装配置即可直接运行和测试该系统功能。
     
  • 基于MATLAB的手写数字识别系统及GUI界面设计（含源码、说明文档和数据集）
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    本项目开发了一套基于MATLAB的手写数字识别系统，并配有用户图形界面(GUI)。包含详细的源代码，说明文档以及训练所需的数据集，便于学习与二次开发。 该课题基于MATLAB的特征匹配数字识别系统具有图形用户界面（GUI），能够识别0至9之间的阿拉伯数字，并且实现滚屏效果，即每次成功识别一个数字后，这个数字会滚动到旁边显示区域。此外，此项目可以进一步开发为语音九宫格中的数字识别应用。 代码特点包括参数化编程方式和详细的注释说明，使得调整相关参数变得十分便捷；同时程序结构清晰、易于理解和维护。该资源适用于计算机科学、电子信息工程以及数学等相关专业的大专院校学生进行课程设计或毕业论文研究使用。 作者是一位在大型企业中担任资深算法工程师的专业人士，在MATLAB, Python, C/C++ 和 Java 等编程语言及YOLO目标检测模型方面拥有超过十年的工作经验。擅长的领域包括但不限于计算机视觉、智能优化算法，神经网络预测技术，信号处理分析等，并且热衷于各种领域的仿真研究工作如元胞自动机模拟实验以及图像处理任务等。 欢迎对此项目感兴趣的同学与作者交流学习心得和相关问题探讨。
     
  • 中药说明书实体识别模型及数据集.zip
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    本资料包含一个专为中药说明书设计的实体识别模型及相关数据集。该资源旨在促进中医药文本自动化处理的研究与应用，助力提升医疗信息提取效率和准确性。 本数据集来源于中药药品说明书，通过挖掘其中的信息来构建中药合理用药的知识图谱，这将为中医规范诊疗奠定良好基础。抽取中药药品说明书中的关键信息有助于扩充中医药知识库。在疫情的催化下，人工智能正在持续助力中医药传承和创新发展，而中医用药知识体系的沉淀与挖掘是这一过程的基础工作之一。通过分析中药说明书来构建合理用药的知识图谱，可以为中医规范诊疗提供坚实基础，并且抽取药品说明书中的关键信息有助于丰富中医药数据库的内容。
     
  • 中草药识别的Python代码及配套数据集
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    本项目提供一套用于识别中草药的Python代码和相关数据集，助力研究人员与爱好者提高中草药分类与鉴定效率。 需要一个用于识别中草药的Python文件，并且该文件旁边应配有相应的数据集。