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

简介：
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。