摘要:
本文介绍了一个基于YOLO算法的运动监测项目,通过识别人体17个关键关节节点,实现对俯卧撑、深蹲等动作的自动计数。项目使用Python+OpenCV+Ultralytics解决方案,核心原理是通过分析关节弯曲角度变化(如俯卧撑监测肩膀、肘部、手腕的角度)来识别动作状态并计数。文章详细解析了代码实现流程,包括视频读取、AIGym对象初始化、帧处理循环等,并展示了不同动作(深蹲、压腿、高抬腿)的监测示例。该项目适合计算机视觉和体育健康领域的爱好者,可根据实际需求调整关键点、模型和角度阈值参数。 阅读全文
本文介绍了一个基于YOLO算法的运动监测项目,通过识别人体17个关键关节节点,实现对俯卧撑、深蹲等动作的自动计数。项目使用Python+OpenCV+Ultralytics解决方案,核心原理是通过分析关节弯曲角度变化(如俯卧撑监测肩膀、肘部、手腕的角度)来识别动作状态并计数。文章详细解析了代码实现流程,包括视频读取、AIGym对象初始化、帧处理循环等,并展示了不同动作(深蹲、压腿、高抬腿)的监测示例。该项目适合计算机视觉和体育健康领域的爱好者,可根据实际需求调整关键点、模型和角度阈值参数。 阅读全文
posted @ 2025-09-10 11:10
Coding茶水间
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