有没有基于人工智能的开源骨骼摔跤检测项目?
网友回复
这些库都是开源的,可以免费下载和使用。您可以根据自己的需要选择适当的库。
我们以meidiapipe为例写一个示例代码:
import cv2 import mediapipe as mp # 初始化 Mediapipe 的 pose 和 drawing 模块 mp_pose = mp.solutions.pose mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils # 初始化摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) # 创建一个摔跤的动作,这里以扫腿示例 move = mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_WRIST while cap.isOpened(): # 读取摄像头每一帧的画面 success, image = cap.read() if not success: print("Ignoring empty camera frame.") continue # 转换图片颜色空间为 RGBA,并将其送入模型处理 image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = mp_pose.Pose().process(image) # 如果有检测到人体动作点(landmarks),则执行以下逻辑 if results.pose_landmarks: # 获取特定动作点的位置坐标 move_coord = results.pose_landmarks.landmark[move] # 如果被检测到的动作点在屏幕中的位置超过一定范围,则认为用户已经做好了该动作 if move_coord.x > 0.8 or move_coord.x < 0.2: print("Move detected!") # 进行一些后续逻辑,例如打印输出或是发送提醒通知等等 # ... # 绘制人体动作点标记 mp_drawing.draw_landmarks( image, results.pose_landmarks, mp_pose.POSE_CONNECTIONS) # 显示绘制后的画面到屏幕上 cv2.imshow('Mediapipe Pose Tracking', image) # 在按下 q 键时退出程序 if cv2.waitKey(5) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows()