基于机器视觉的俯卧撑计数器
项目介绍
这是一款基于机器视觉和深度学习的智能俯卧撑计数器，通过实时视频分析识别使用者的躯体关键点，并利用神经网络模型进行动作判断和计数。该项目在校开放实验中成功结题。
核心技术
- Python编程语言
- OpenCV图像处理
- CNN神经网络模型
- 人体关键点检测
- 实时视频分析
主要功能
- 实时视频捕获
- 人体关键点识别
- 动作姿态分析
- 自动计数功能
- 实时反馈显示
技术实现
- 视频处理：
- OpenCV实时视频捕获
- 图像预处理优化
- 帧率控制与同步
- 关键点检测：
- 人体姿态估计
- 关键节点追踪
- 坐标系转换
- 神经网络：
- CNN模型设计
- 动作分类识别
- 计数逻辑实现
创新特点
- 无需穿戴设备
- 实时动作识别
- 准确的计数功能
- 适应性强
应用场景
- 个人健身训练
- 体育教学辅助
- 运动数据统计
- 姿势矫正指导
项目成果
- 校开放实验成功结题
- 实现准确的动作识别
- 可靠的计数功能
- 良好的用户体验