Advertisement

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

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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！

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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！
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于人体骨骼点检测的俯卧撑计数方法研究-吴柯维
    优质
    本研究提出了一种基于人体骨骼点检测技术的俯卧撑动作自动计数方法，作者为吴柯维。该方法能够精准识别和统计俯卧撑运动次数，助力健身监控与评估。 一种基于人体骨骼点检测的俯卧撑计数方法-吴柯维
     
  • Yolov8人体姿态数据库（站立、坐立、蹲伏、摔倒）
    优质
    本资源提供基于YOLOv8的人体姿态识别数据集，涵盖站立、坐立、蹲伏及摔倒四种状态，适用于姿势检测与异常行为分析研究。 使用LabelImg建立的人体姿态数据库按照YOLOv8所需的格式进行了输出，共分为四类：sit（坐）、squat（蹲）、stand（站立）和fall（跌倒）。该数据库包含了各个姿态的多方位图片，在训练100次后模型效果良好，能够满足识别需求。我们使用的是YOLOv8n的训练权重文件，它速度最快但精度相对较低。对于计算机视觉识别领域而言，这是一个不错的选择。
     
  • 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。
     
  • 卧加坐标的计算方法
    优质
    本文详细介绍了卧加坐标的概念及其在实际应用中的重要性，并提供了多种精确计算卧加坐标的实用方法。 对于卧式加工中心的使用以及坐标的建立，这是每个新手都需要掌握的内容。希望下面的信息对你有帮助！
     
  • 飞机姿态与俯仰速度控制系统的MATLAB源码设计.zip
    优质
    本资源为《飞机姿态与俯仰速度控制系统的MATLAB源码设计》提供一个基于MATLAB平台的飞机姿态及俯仰速度控制系统的设计方案及其编程实现。包含详细的代码注释，有助于深入理解控制系统原理和应用实践。 飞机姿态控制系统设计与飞机俯仰速度控制系统的开发涉及使用MATLAB编写源代码。
     
  • 2022年C++毕业设计：利用BlazePose算法实现机器人对人体姿态识别及模仿的源代码.zip
    优质
    本项目为2022年C++毕业设计作品，采用BlazePose算法实现机器人对人体姿态的精准识别与模仿。通过解析人体关键点数据，使机器人能够流畅地复制人类动作，适用于人机交互、康复训练等领域。 2022年C++毕业设计：基于BlazePose算法的机器人人体姿势识别与模仿源码.zip