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基于Posnet识别人体姿态特征+Python+OpenCV+PyQt5的健身动作评估系统源代码+使用说明书及所有资料（优秀项目）.zip

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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
    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。
  • 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。
  • 人体姿态动作识别源代码
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    本项目提供一套用于人体姿态和动作识别的源代码，基于先进的机器学习算法与深度学习模型，适用于多种应用场景。 这是基于Python的OpenCV人体姿态动作检测算法的源代码。
  • 人体动作姿态识别 MATLAB代码.zip
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    本资源包含基于MATLAB的人体动作和姿态识别程序代码。适用于研究与开发领域，旨在帮助用户理解和实现各类姿态检测算法。 该课题是基于MATLAB的人体动作识别研究，包括读取测试图片、提取前景以及框定目标，并根据长宽比例进行判别。
  • 人体姿态检测识别（基于OpenCV）.zip
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    本资源为《人体姿态检测识别》项目压缩包，内含基于OpenCV的人体关键点检测代码与示例图片。适用于计算机视觉及人工智能学习者进行实践操作和研究开发。 人体姿态检测可以通过摄像头结合OpenCV与Python实现，并利用OpenPose进行人体关键点的检测。有关代码的具体说明可以参考相关文献或文档。原文链接提供了一个详细的教程：https://blog..net/m0_38106923/article/details/89416514，但此处不再包含该链接和其他联系方式信息。
  • 基于SVM的多特征融合微表情识别Python源码及项目说明.zip
    优质
    本资源提供基于支持向量机（SVM）的微表情识别Python代码与文档，结合多种特征进行高效融合分析。包含详尽项目描述和数据集处理方法。 基于SVM多特征融合的微表情识别Python源码+项目说明.zip包含了运行所需的代码和数据文件。将上述文件与main.py放在同一目录下，直接运行main.py： a. 从同目录下的CASME II文件夹中提取数据，文件夹结构为CASME II/subject_name/ep_name/image。 b. 程序所需文件在CASME II文件夹下，分别为CASME2.xlsx, shape_predictor_68_face_landmarks.dat, UniformLBP8.txt。 c. 程序将CASME II中第一个表情的第一张图片作为标准面部图像，对所有图像序列进行裁剪与配准，得到192*192的图像序列。 d. 将配准后的结果存入result/lwm_result.npy文件中。 e. 随后程序对图像序列进行动作放大处理，其中放大频率区间为[0.2Hz, 2.4Hz]，放大因子设置为8。 f. 接下来执行时序插值操作，目标帧数设定为10帧。 g. 最终步骤是对图像序列提取LBP-TOP、3DHOG、HOOF特征，并将结果分别存储于result/features/LBP_feature.npy, HOG_feature.npy和HOOF_相关文件中。